第111回日本泌尿器科学会総会に参加させていただき、4つ発表を行いました。

その中で2つベストポスターをいただきました。同じセッションの他の発表はどれも素晴らしく、非常に厳しい中、選んでいただき本当にうれしく思います。今後、さらに研究を進めていき、医療の発展につなげていきたいと考えております。

 

第111回日本泌尿器科学会総会Best Poster Award

2024年4月25日

【演題名】Significance of DDX31 in the mechanism of invasive bladder cancer and multi-step progression

当研究室で取り組んできた筋層浸潤性膀胱がん研究についてご報告いたします。

DDX31は筋層浸潤性膀胱で高い発現を有している分子でTP 53変異やEGFR 活性化に関与していることを手術検体やがん細胞株実験で報告しています(Kei Daizumoto et al. Cancer Res. 2018 May 1;78(9):2233-2247.)。今回、リサーチクエスチョンとしてDDX31の発癌及び進展への関係性として研究を進めました。CRISPER-Cas9法でDDX31ノックアウトマウスやDDX31ノックインマウスを作製しました。BL6 miceを用いたBBN発がんモデルにおいて驚くべきことにDDX 31をノックアウトしたマウスでは膀胱がん発癌が起こらず、ノックインしたマウスでは比較的早い時期に浸潤性膀胱がんができることが分かりました。現在も解析を進めていますが、膀胱癌の発癌及び進展にDDX31は重要な意義があると考えられます。この場をお借りしまして、共同研究者の片桐豊雅先生（国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 所長）、竹本達也先生（徳島大学,先端酵素学研究所教授）、上原久典先生(徳島大学病院病理部)にお礼を申し上げます。

第111回日本泌尿器科学会総会Best Poster Award

【演題名】Deep learning-based depth prediction system for upper tract urothelial carcinoma

2024年4月27日

本研究内容は最新のAI を使った研究になります。

研究背景として腎盂尿管がんの深達度評価は、CT 画像上非常に困難です。泌尿器科医や放射線科医が一生に経験する腎盂尿管がん症例は限度があります。今回リサーチクエスチョンとして、ディープラーニングによって数をこなすことで、ある程度信頼性のある結果をAI で導き出すことができるかを試みた研究です。西村良太先生(徳島大学大学院 社会産業理工学研究部 講師)、鳥井浩平先生(徳島大学 デザイン型AI教育研究センター 特任助教)にご協力いただいている研究です。我々は鳥井先生が開発した「Aidia」というアプリケーションを用いて教師画像作成とディープラーニングを行いました。結果としてAIにより腎臓や尿管など臓器を認識することが可能となりまして、さらに一定の高い精度で深達度を予測することが可能となりました。この研究が進めば、将来的に腎温存が可能な症例や術前化学療法が必要な症例を適切に選別することが可能となり、よりよい医療を提供することが可能と考えています。