深層学習アルゴリズムを基盤としたイメージングサイトメトリーによる大腸癌腫瘍免疫微小環境の解析

摘要

大腸癌の腫瘍免疫微小環境(tumor immune microenvironment: TIME)には,各癌患者固有の治療転帰の指標を含んでいる。この指標を明らかにする解析手法として,組織切片における客観的で再現性の高い細胞関連情報を取得する目的で,深層学習アルコ、リズムを基盤としたイメージングサイトメトリー (deep learning-based imaging cytometry: DL-IC)が注目されている。本研究はDL-ICの一つであるCu-Cytoの細胞識別精度の検証過程を示す。DLTCによるTIMEの「空間的構造」情報を取得することはバイオマーカー検索に有用であり，がん精密医療の実現に貢献する。