共同研究・競争的資金等の研究課題

局所進行直腸癌は難治疾患であり、治癒を目指すうえで手術、化学療法、放射線療法の複合的治療を適応することは必須要素である。またMRIでのみ評価可能な悪性所見を元に、癌の直腸周囲への拡がりを正確に診断し至適治療を決定する。ただ直腸癌MRI診断は高難度で診断精度向上が必要で、MRI診断精度の不安定さは最適な治療を実施できないことにもつながる。人工知能深層学習で正確な直腸癌MRI診断を実現可能なアルゴリズム確立を目指し、最終的には精密医療の確立へ結びつける。初期データで確認できた癌領域評価の人工知能アルゴリズムを元に、さらに多角的に直腸癌進展を評価可能なアルゴリズムを作成し発展させ上記課題に取り組む。

肝細胞癌は予後不良の消化器癌の一つであり、非ウイルス性、特にメタボリック症候群に起因する肝細胞癌の割合が増加傾向である。近年、肝細胞癌の薬物療法は進歩を遂げているが、再発をきたすことが多く、薬剤耐性の克服が喫緊の課題である。本研究は「肝細胞癌微小環境における新規細胞死フェロトーシスの抵抗性」が治療抵抗性の本質的要因であるとの仮説に基づき、外科切除標本を用いたマルチオミクス解析、動物モデルによる因果検証と腸内細菌叢変化解析、③全国コホートを用いた数理解析による統合スコア構築を通じて、抵抗性機序を明らかにし、フェロトーシスをターゲットとした治療介入戦略を提示することを目的とする。