第 12 回定時社員総会学術講演会
2022 年 5 ⽉ 28 ⽇（⼟）
愛知医科⼤学 本館 7F 711 号室

超⾳波内視鏡下穿刺⽣検における膵腺癌検出のための深層学習モデル
A deep learning model to detect pancreatic ductal adenocarcinoma on
endoscopic ultrasound-guided fine-needle biopsy

内藤嘉紀（95067）
久留⽶⼤学病院 臨床検査部

第 12 回定時社員総会学術講演会
COI開⽰
発表者：内藤 嘉紀
演題発表に関連し、開⽰すべきCOI関係にある企業などはありません。

論⽂の要旨
タイトル：超⾳波内視鏡下穿刺⽣検における膵腺癌検出のための深層学習モデル

要旨：超⾳波内視鏡下針⽣検（EUS-FNB）標本における膵腺癌（PDAC）の病理診断は、術前病理診断の主流となっている。しかしながら、EUS-FNB検体では、腺癌細胞が孤⽴しているために検体量が少なく、⾎液や炎症、消化管上⽪のコンタミネーションが多いため、正確な病理診断が困難である。本研究では、EUS-FNB検体のwhole slides imageを⽤いて膵臓病理のエキスパートによるアノテーションを実施し、EUS-FNB上の腺癌細胞を検出する深層学習モデルを確⽴した。その結果、ROC-AUCが0.984、診断精度0.941、感度0.930、特異度0.970という⾼い結果が得られた。このモデルは、評価が難しい孤⽴性で少量の腺癌細胞でも正確に検出することが出来る事から、⽇常的な病理診断⽀援システムとして活⽤する事で膵腺癌の診断に苦慮している病理医を⽀援できる可能性がある。

A deep learning model to detect pancreatic ductal adenocarcinoma on
endoscopic ultrasound-guided fine-needle biopsy.
Sci Rep. 11:8454, 2021

【背景】
n 膵充実性病変に対する病理学的検索は、これまで内視鏡的逆⾏性胆管膵管造影（ERCP）下膵液細胞診が主流であったが、消化酵素による細胞変性や乾燥などの要因により、細胞観察が難しくなる
症例も少なくなかった1)。
n 膵管ブラシ擦過細胞診では80%前後の⾼い診断精度が得られるようになったが2,3) 、診断成績には限界があった。

主膵管

1.
2.
3.

日本臨床細胞学会雑誌 2007;46:Page7-11
J Gastroenterol. 2007;42:657-62.
Cancer 1992;70:2610-2614.

【背景】
n 新たな病理検体採取法として超音波内視鏡下穿刺吸引⽣検（EUS-FNA）が導⼊され、良好な診断成績（感度：約90%, 特異度：100%）が得られている。
1. J Gastroenterol 2019;54:19-32.
2.

BMC Gastroenterol 2016;16:108.

病理標本中には、浮遊状の異型細胞（arrow）と浸潤癌成分（arrow head）が確認される。細胞診においても新鮮な細胞であるため安定した診断成績を得る事が出来ているため、併⽤効果で⾼い診断成績となる。

ERCPとEUS-FNAの違いERCPは主膵管内上⽪細胞を捉える事を⽬的とし、EUS-FNAは膵実質の情報を得るための診断ツールである。
n ERCP：経膵管細胞回収 ➡ 膵癌浸潤部の評価が困難
n EUS-FNAC：腫瘍直接穿刺 ➡ 腫瘤形成性病変であれば、直接組織採取が可能

EUS-FNA

主膵管ERCP【背景】
EUS-FNAの課題
n 検体不適正の問題
EUS-FNAで得られた組織は⾎液やフィブリン成分が主体であり、標的細胞が含まれない標本がある。

【背景】
EUS-FNAの課題
n 鑑別困難の問題
細胞が断⽚・浮遊状である事が多く、病理診断が難しい症例が少なくない。

⾎球成分・フィブリンを背景として、⼩集塊状の上⽪細胞集塊を認める。核腫⼤やクロマチン濃染を認めるが、悪性と判断するには⾄らない【背景】
EUS-FNAの課題
n 腺癌と良性疾患（主に⾃⼰免疫性膵炎）の鑑別
腺癌浸潤部の腺腔構築とAcinar‒ductal metaplasia（ADM）の鑑別が問題となる症例もある。

不規則な形態の異型腺管が浸潤している（左図）。⾃⼰免疫性膵炎などでみられるADM（右図）との鑑別が難しい症例が少なくない。

【⽬的】
多施設共同研究として「膵癌EUS-FNABにおける⼈⼯知能開発」を⽬指した。
共同研究者
東北⼤学
古川 徹 先⽣
⼤森優⼦ 先⽣
⾃治医科⼤学
福嶋敬宜 先⽣
埼⽟医科⼤学
⼭⼝ 浩 先⽣
国⽴がんセンター東病院
⼩嶋基寛 先⽣
東京医科⼤学助⽥ 葵 先⽣
順天堂⼤学
福村由紀 先⽣

東海⼤学
平林健⼀ 先⽣
東海⼤学⼋王⼦病院
⽥尻琢磨 先⽣聖マリアンナ医科⼤学
⼤池信之 先⽣
野呂瀬朋⼦ 先⽣
倉敷中央病院
能登原憲司 先⽣
内野かおり 先⽣
板倉淳哉先⽣

久留⽶⼤学
⽮野博久 先⽣
秋葉 純 先⽣
岡部義信 先⽣
九州⼤学
⼩⽥義直 先⽣古賀 裕 先⽣
⼭⽥裕⼀ 先⽣
メドメイン社
常⽊雅之 様福岡⼤学
濱⽥義浩 先⽣

佐賀⼤学
相島慎⼀ 先⽣
甲斐敬太 先⽣
⿅児島⼤学
東美智代 先⽣
野⼝紘嗣 先⽣

【研究デザイン】

【アノテーション】

【結果】SYSTEM: EfficientNet-B1 architecture

肝胆膵 84巻1号 Page93-100, 2022?

ROC-AUC： 0.984
診断精度： 0.941
感度：0.930
特異度：0.970

【どのような問題点が⾒出されたか？】

断⽚化した癌細胞を検出出来ていない

明らかな浸潤癌が検出出来ていない

コンタミネーションを誤って癌と認識

診断成績は良好であったが、課題もあった。
•••

検出できない癌細胞も散⾒された
コンタミネーション組織を腺癌と同定
診断者間の診断⼀致率が低い➡
➡
➡

更なる学習が必要
病理専⾨医の視点が必要！
判定基準の提唱が必要ではないか？

まとめ
膵癌EUS-FNABにおける⼈⼯知能開発が出来た。
• 診断に苦慮するEUS-FNA標本に対する⼈⼯知能開発を⾏い、⾼い診断成績のシステムを構築する事が出来た。
• 100%の癌細胞を拾い上げる事は難しく、コンタミネーション組織を腺癌と判定した標本もみられた。病理医の⽬は不可⽋であることが改めて⽰された。
• 本研究を通して、判定基準の提唱が必要であると考え、膵臓学会主導で新たな判定区分の構築を⽬指している。（現在、投稿中）。

産経新聞、読売新聞（地⽅）、⻄⽇本新聞（地⽅）に掲載されました【私の履歴】
1995年：福岡⼤学付属⼤濠⾼等学校 卒業
1995年：愛知医科⼤学医学部医学科 ⼊学 楽しかったです2001年：愛知医科⼤学医学部医学科 卒業
2001年：久留⽶⼤学医学部 外科学講座（初期研修医）
2003年：久留⽶⼤学医学部 病理学講座（⼤学院⼊学）
2007年：久留⽶⼤学医学部 病理学講座（⼤学院卒業）
2016年：久留⽶⼤学病院 病理診断科・病理部
2022年：久留⽶⼤学病院 臨床検査部
久留⽶⼤学医学部 病理学講座

久留⽶⼤学病院 病理診断科・病理部

愛知医⼤出⾝者は殆どいませんが。。。

久留⽶⼤学病院 臨床検査部

本⽇は講演の機会を頂きましてありがとうございました