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医療AI研究開発分野(旧 がん分子修飾制御学分野)

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お知らせ

      • [プレスリリース(2021年4月16日)]当分野と富士フィルム、中央病院放射線診断科及び脳脊髄腫瘍科との共同研究がプレスリリースされました。詳しくは"富士フィルムと国立がん研究センターが「AI開発支援プラットフォーム」を共同開発"をご覧ください。
        富士フィルム_プレスリリース_2021
      • [お知らせ(2021年4月1日)]分野名をがん分子修飾制御学分野から医療AI研究開発分野に改名いたしました。
      • [プレスリリース(2021年1月12日)]当分野と中央病院内視鏡科との共同研究成果がプレスリリースされました。
        詳しくは”国立がん研究センターと日本電気株式会社が共同開発した内視鏡AI診断支援医療機器ソフトウェア「WISE VISION 内視鏡画像解析AI」医療機器承認”をご覧ください。
        WISE VISION
      • [お知らせ(2020年8月27日)]医歯薬出版様から要請を受けまして分野長の浜本が企画した、医学のあゆみ誌274巻9月号が刊行されました。
        詳しくは” AIが切り拓く未来の医療”(外部サイトへリンクします)をご覧ください。
      • [お知らせ(2019年9月20日)]羊土社様から要請を受けまして分野長の浜本が企画した、実験医学誌2019年10月号が刊行されました。
        詳しくは”AIとがん研究”(外部サイトへリンクします)をご覧ください。

      • [プレスリリース(2019年9月5日)]当分野と研究所 発がん・予防研究分野の共同研究がNature Communications誌に発表されました。
        詳しくは”老化に起因した発がんメカニズムの一部解明 がん発生予防の可能性を示唆”をご覧ください。
      • [プレスリリース(2019年7月26日)]当分野と理化学研究所、富士通株式会社、昭和大学との共同研究がプレスリリースされました。

        詳しくは、"ラベルなしデータ学習で胎児心臓スクリーニング技術に進展"をご覧ください。

                               shadow detection
                                  ラベルなしデータで超音波画像の影を学習するモデル

        まず、元の超音波画像と人工影を合成し、人工影を合成した入力画像を作成する。その入力画像をオートエンコーダにより、影のみ画像と構造物のみ画像に分離した後、それらを合成して入力画像を再構成する。赤枠の部分がオートエンコーダを示しており、エンコーダが入力画像から特徴量を抽出し、デコーダが特徴量から入力画像を復元する役割をする。学習後に影を検出する際には、入力画像を超音波検査画像とし、影のみ画像を検出結果とする。
      • [お知らせ(2018年8月9日)]国立研究開発法人・科学技術振興機構が推進する、戦略的創造研究推進事業・AIP加速PRISM研究課題に、分野長の浜本を研究代表とする研究課題“人工知能技術を活用した革新的ながん創薬システムの開発”が採択されました。詳しくはこちら(外部サイトへリンクします)をご覧ください。

      • [プレスリリース(2017年7月10日)] 中央病院・内視鏡科との共同研究成果がプレスリリースされました。"AIを活用したリアルタイム内視鏡診断サポートシステム開発 大腸内視鏡検査での見逃し回避を目指す"をご覧ください。

NEC_プレスリリース_2017

研究室の紹介

 近年深層学習を中心とした機械学習技術の進歩、安価で性能の高いGPUが開発されたこと、また公共データベースの拡充によりビッグデータの利活用が可能になってきたことなどを理由に、人工知能(AI)技術への期待が高まっております。実際、空港の顔認証や自動翻訳、また自動運転など社会において幅広くAI技術は既に活用されております。医療分野も例外ではなく、多くのAI搭載医療機器が米国FDAにより承認を受けており、また本邦においても、我々の研究成果を含め複数のAI搭載医療機器がPMDAより承認を受けております。その潜在能力の高さからAI研究開発に関しては、米国や中国などの世界列強国が鎬を削って研究開発を進めており、その競争は年々激化しております。我が国においても、2016年1月に閣議決定された第5期科学技術基本計画の中で、Society 5.0という目標とすべき新しい社会のコンセプトが発表され、その目標達成に向けてAI技術を基盤技術として活用していくことが明文化されており、政府の方針としてAI開発は重点領域の一つとして認識されております。このような状況下、我々は日本国内に先駆ける形で、2016年に大型医療AI研究開発プロジェクト“人工知能を活用した統合的ながん医療システムの開発”プロジェクトを開始いたしました。本研究プロジェクトはJSTの戦略的創造推進事業CRESTの1課題として推進され、2018年からは内閣府主導の官民投資拡大プログラム(PRISM)“新薬創出を加速する人工知能の開発”プロジェクトがアドオンされ現在に至っております。この間に、世界に先駆ける形でAIを用いたリアルタイム内視鏡診断サポートシステムを開発し、またAI解析を志向した世界最大規模の肺がん統合データベースを構築するなど、複数の重要な研究成果を発表して参りました。特にAIを用いたリアルタイム内視鏡診断サポートシステムに関しましては、昨年管理医療機器(Class II)としてPMDAより承認をうけ(承認番号:30200BZX00382000)、また欧州においても医療機器製品の基準となるCEマークの要件に適合しました。我々が大切にしておりますのは、“研究のための研究”に陥ることなく、常に“患者さんのための研究”を行うことで、質の高い国際誌に原著論文を発表すると同時に、実臨床応用を大変重要視しております。“職員の全ての活動はがん患者の為に!”という国立がん研究センターのスローガンを大変尊重しておりますので、がん患者さんのために研究を行いたいという熱意をお持ちで当分野の研究に興味をお持ちの方は、分野長の浜本までご連絡いただけますと幸甚です。
研究室紹介.png


参考文献

            1. Ryuji Hamamoto, Kruthi Suvarna, Masayoshi Yamada, Kazuma Kobayashi, Norio Shinkai, Mototaka Miyake, Masamichi Takahashi, Shunichi Jinnai, Ryo Shimoyama, Akira Sakai, Ken Takasawa, Amina Bolatkan, Kanto Shozu, Ai Dozen, Hidenori Machino, Satoshi Takahashi, Ken Asada, Masaaki Komatsu, Jun Sese, Syuzo Kaneko: Application of Artificial Intelligence Technology in Oncology: Towards the Establishment of Precision Medicine. Cancers, 12, 3532 (2020) [PubMed] (外部サイトにリンクします)
            2. Ryuji Hamamoto, Masaaki Komatsu, Ken Takasawa, Ken Asada, Syuzo Kaneko. Epigenetics Analysis and Integrated Analysis of Multiomics Data, Including Epigenetic Data, Using Artificial Intelligence in the Era of Precision Medicine. Biomolecules, 10, 62 (2020) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            3. Masayoshi Yamada, Yutaka Saito, Hitoshi Imaoka, Masahiro Saiko, Shigemi Yamada, Hiroko Kondo, Hiroyuki Takamaru, Taku Sakamoto, Jun Sese, Aya Kuchiba, Taro Shibata, Ryuji Hamamoto. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Scientific Reports, 9, 14465 (2019) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            4. Yusuke Matsuno, Yuko Atsumi, Atsuhiro Shimizu, Kotoe Katayama, Haruka Fujimori, Mai Hyodo, Yusuke Minakawa, Yoshimichi Nakatsu, Syuzo Kaneko, Ryuji Hamamoto, Teppei Shimamura, Satoru Miyano, Teruhisa Tsuzuki, Fumio Hanaoka, Ken-ichi Yoshioka: Replication stress triggers microsatellite destabilization and hypermutation leading to clonal expansion in vitro. Nature Communications, 10, 3925 (2019) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            5. 浜本 隆二:AI技術を用いた統合的ながん医療システムの開発と解決すべき問題点. 最新医学, 74, 72-79 (2019)
            6. 小林 和馬, 浜本 隆二:人工知能技術によって変革される放射線医学, ファルマシア, 54, 875-878 (2018)
            7. Ryuji Hamamoto, Vassiliki Saloura, Yusuke Nakamura: Critical roles of non-histone protein lysine methylation in human tumorigenesis. Nature Reviews Cancer, 15 (2), 110-124 (2015) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            8. Ryuji Hamamoto, Yoichi Furukawa, Masashi Morita, Yumiko Iimura, Fabio Pittella Silva, Meihua Li, Ryuichiro Yagyu, Yusuke Nakamura: SMYD3 encodes a histone methyltransferase involved in the proliferation of cancer cells. Nature Cell Biology, 6 (8), 731-740 (2004) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            9. Kenbun Sone, Lianhua Piao, Makoto Nakakido, Koji Ueda, Yataro Daigo, Thomas Jenuwein, Yusuke Nakamura, Ryuji Hamamoto: Critical role of lysine 134 methylation on histone H2AX for γ-H2AX production and DNA repair. Nature Communications, 5, 5691 (2014) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            10. Hyun-Soo Cho, Tadahiro Shimazu, Gouji Toyokawa, Yataro Daigo, Yoshihiko Maehara, Shinya Hayami, Akihiro Ito, Ken Masuda, Noriko Ikawa, Helen I. Field, Eiju Tsuchiya, Shin-ichi Ohnuma, Bruce A.J. Ponder, Minoru Yoshida, Yusuke Nakamura, Ryuji Hamamoto: Enhanced HSP70 lysine methylation promotes proliferation of cancer cells through activation of aurora kinase B. Nature Communications, 3, 1072 (2012) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            11. Syuzo Kaneko, Gang Li, Jinsook Son, Chong-Feng Xu, Raphael Margueron, Thomas A. Neubert, Danny Reinberg: Phosphorylation of the PRC2component Ezh2 is cell cycle-regulated and up-regulates its binding to ncRNA. Genes & Development, 24 (23), 2615-2620 (2010) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            12. Syuzo Kaneko, Jinsook Son, Steven S Shen, Danny Reinberg, Roberto Bonasio: PRC2 binds active promoters and contacts nascent RNAs in embryonic stem cells. Nature Structural & Molecular Biology, 20, 1258-1264 (2013) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            13. Syuzo Kaneko, Roberto Bonasio, Ricardo Saldaña-Meyer, Takahaki Yoshida, Jinsook Son, Koichiro Nishino, Akihiro Umezawa, Danny Reinberg: Interactions between JARID2 and noncoding RNAs regulate PRC2 recruitment to chromatin. Molecular Cell, 53 (2), 290-300 (2014) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            14. Syuzo Kaneko, Jinsook Son, Roberto Bonasio, Steven S. Shen, Danny Reinberg: Nascent RNA interaction keeps PRC2 activity poised and in check. Genes & Development, 28 (18), 1983-1988 (2014) [PubMed](外部サイトにリンクします)
            15. Kyohei Arita, Shin Isogai, Takashi Oda, Motoko Unoki, Kazuya Sugita, Naotaka Sekiyama, Keiko Kuwata, Ryuji Hamamoto, Hidehito Tochio, Mamoru Sato, Mariko Ariyoshi, Masahiro Shirakawa: Recognition of modification status on a histone H3 tail by linked histone reader modules of UHRF1. Proc Natl Acad Sci USA, 109 (32), 12950-12955 (2012) [PubMed](外部サイトにリンクします)