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2024-7-24

国立大学法人岡山大学　岡山大学病院（以下　岡山大学病院）消化器内科の佐藤 亮介医員（大学院医歯薬学総合研究科　博士課程3年），光学医療診療部の松本 和幸講師（消化器内科，研究責任者），同大学術研究院医歯薬学域（医）の河原 祥朗教授（実践地域内視鏡学講座，研究責任者），同学域の大塚 基之教授（消化器・肝臓内科学）らの研究グループは，胆道がんに対して行う経口胆道鏡検査（POCS：peroral cholangioscopy）において，人工知能（AI）を用いて白色光画像を疑似色素散布画像へと変換することで病変範囲を明瞭化し，胆道がんの内視鏡的範囲診断の精度向上に役立つ技術を，（株）両備システムズ（以下　両備システムズ）と，共同開発した。診断を支援する医療AIで胆道がんが対象となるのは国内初^（※1）である。

^{（※1）両備システムズ調べ}

この研究成果は，米国の米国消化器内視鏡学会の公式ジャーナルである「Gastrointestinal Endoscopy」のオンライン版で2024年6月13日に公開された。

胆道がんは粘膜を表層進展することが大きな特徴であり，胆管内を直接観察可能なPOCSを用いてこれまで白色光観察や狭帯域光観察が行われてきたが，病変範囲の診断は容易ではなかった。本研究で開発したAIによる疑似色素散布画像変換技術により，病変部の境界が明瞭化され，内視鏡専門医による範囲診断の精度が向上することが示された。本技術は胆道がん範囲診断のための新たな技術であり，適切な術式決定を行うことで，胆道がんの予後延長に寄与することが期待される。

●開発の背景

消化器がんのうち胆道がんは，年間新規患者数は約2万2,000人と増加傾向にあり，胆道がんによる死因は第7位^（※2）となっている。5年相対生存率は30％未満^（※3）と膵がんに次いで不良であり，予後改善は喫緊の課題である。
胆道がんは外科切除により根治が目指せる疾患だが，粘膜を表層進展することが大きな特徴で，CT（コンピュータ断層撮影）やMRI（磁気共鳴画像）等の従来の画像検査では，進展度の十分な評価が困難な場合がある。適切な術式を決定するためには正確な範囲診断が必要不可欠であり，直接胆管内を観察可能な経口胆道鏡検査が有効な検査方法だが，病変範囲を正確に認識することは困難な場合があった。
消化管内視鏡検査においてインジゴカルミンなどの色素を散布することで，病変の性状や範囲が明瞭となる。胆道がんの診断にも色素散布は有効と考えるが，POCS中の胆管内は胆汁や生理食塩水で満たされており胆管内への色素散布は困難である。

^{（※2）国立研究開発法人国立がん研究センターがん情報サービス「がん統計」（全国がん登録）
https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/data/dl/index.html#a14
（※3）国立研究開発法人国立がん研究センター「がん種別統計情報（胆のう・胆管）」
https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/stat/cancer/9_gallbladder.html}

●＜研究成果の内容＞

胆道がんに対するPOCSにおいて，「Cycle GAN（Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks）」と呼ばれるAIを用いた画像変換技術を使用し，白色光画像から疑似的な色素散布画像への変換を行った。AIの学習には，消化管内視鏡で得られた白色光画像と実際の色素散布画像のデータセットを用いた。^（※４）
40名の胆道がん患者に対してPOCSを行い，白色光画像，狭帯域光画像，疑似色素散布画像を記録した。3名の内視鏡専門医が，各画像の表面構造，表面微小血管，病変境界の視認性を評価したところ，AIによる疑似色素散布画像は白色光画像および狭帯域光画像と比べて表面構造と病変境界の視認性が有意に優れており，病変の範囲診断に有用であることが示された。

^{（※4）
【特許番号】特許第7127227号（P7127227）
【特許権者】（株）両備システムズ（識別番号：593099702）
【登録日】2022-08-19
【発行日】2022-08-29}

図1：経口胆道鏡のイメージ図　胆道鏡を使用することで胆管内の病変を直接視認することが可能となる。

図2：色素散布前後の消化管内視鏡画像を学習データとして使用し，経口胆道鏡画像をCycle GANというAIを用いた画像スタイル変換技術よって疑似色素散布画像へと変換することに成功した。

●社会的な意義

胆道がんはいまだ予後不良の難治がんであり，根治のためには正確な範囲診断が重要。本研究で開発したAIによる疑似色素散布画像は，胆道がんの範囲診断精度を高める有用な技術であり，適切な治療方針決定に貢献することが期待される。今後は，より多数例での検証を行うとともに，AIによるリアルタイム診断の開発や良悪性診断プログラムの開発なども視野に入れて研究を進めていく予定。
また，岡山大学病院と両備システムズは，他部位の疾患についても製品化に向けて研究を推進しており，大腸や膵臓分野でのAI画像診断支援や，内視鏡染色検査でのAI技術活用を進めて，社会実装化を目指す。

■岡山大学病院　研究者コメント

〇佐藤 亮介（さとう りょうすけ）
岡山大学病院　消化器内科　医員
（大学院医歯薬学総合研究科　博士課程3年）
「胆道がんは予後不良の難治がんであり，根治手術のためには正確な範囲診断が重要ですが，内視鏡による範囲診断は難しいことがあります。今回，AIを用いて胆道鏡画像を疑似色素散布画像へ変換する技術を開発し，胆道がんの境界が明瞭化されることを明らかにしました。本技術により，より正確な内視鏡診断が可能となり，胆道がん患者さんの予後改善につながることを期待しています。」

〇松本 和幸（まつもと かずゆき）
岡山大学病院　光学医療診療部　講師
（消化器内科，研究責任者）
「インジゴカルミンなどの色素散布は消化管内視鏡領域では鑑別診断や範囲診断を行うために広く実施されていますが，胆道鏡による胆管内観察は水深下で行うことが多く，仮に色素を散布しても流れてしまいますし，色素自体の安全性も示されておりません。今回の技術により胆道内のインジゴ散布類似画像を作成することに成功しました。今後は，疑似画像の精度をさらに高め，胆道腫瘍に対する良悪性診断支援システムの開発を両備システムズと進めていきたいと考えています。」

■論文情報
論文名： Virtual indigo carmine chromoendoscopy images： A novel modality for peroral cholangioscopy using artificial intelligence technology （with video）
掲載紙： Gastrointestinal Endoscopy
著者　： Ryosuke Sato, Kazuyuki Matsumoto, Hideaki Kinugasa, Masahiro Tomiya, Takayoshi Tanimoto, Akimitsu Ohto, Kei Harada, Nao Hattori, Taisuke Obata, Akihiro Matsumi, Kazuya Miyamoto, Kosaku Morimoto, Hiroyuki Terasawa, Yuki Fujii, Daisuke Uchida, Koichiro Tsutsumi, Shigeru Horiguchi, Hironari Kato, Yoshiro Kawahara, and Motoyuki Otsuka
DOI　 ： 10.1016/j.gie.2024.06.013
URL　 ： https://www.giejournal.org/article/S0016-5107%2824%2903274-7/fulltext