APSAM Imaging Technologyのご紹介
2022年3月16日

APSAM Imaging 企業概要
概要

沿革

商号

株式会社APSAM Imaging

設立年月日

2019年4月8日

本社所在地

大阪府吹田市山田丘2番8号
大阪大学テクノアライアンスC棟 C803

事業内容

病理デジタル画像の診断支援ソフトウェアの開発

資本金10百万円（新株予約権を含まない）

取締役

高橋進、中根和昭、藤森朝詩（360ipジャパン株式会社）

2016年10月•「病理診断に現れる組織画像解析法の事業化」が国立研究開
発法人科学技術振興機構（JST）の大学発新産業創出プログラム（START）に採択•

大阪大学医学系研究科山本浩文教授のもと、事業化に向けた研究開発、準備を開始

2019年4月•

STARTプログラム終了後、株式会社APSAM Imagingを創業

2019年8月•

大阪大学吹田キャンパス内テクノアライアンス棟に本社移転

2019年10月•360ipジャパンファンド1号投資事業有限責任組合よりシード出資を獲得

2020年1月•「位相幾何学的手法によるクロマチンパターンの解析の研究」が国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO)の「研究開発型ベンチャー支援事業／シード期の研究開発型ベンチャーに対する事業化支援」プレSTS事業に採択

ホモロジープロファイル法*1 により病理診断の慢性的な課題にアプローチ
病理診断の課題

慢性的な病理医不足
複雑なワークフロー

長期トレーニング
ホモロジープロファイル法:

診断のバラツキ

精度管理→ 診断品質と経済性のバランスが取れない状態（慢性的な赤字体質）“病理画像” → “バイタルデータ”（数値）に変換。診断の効率化・診断技術の均てん化を実現「がん病変の領域」をいかに見つけるか
1. がんに固有の特性 「接触疎外の喪失」
正常な細胞は接触すると成長を停止するが、がん化すると成長が止まらなくなる。
https://en.wikipedia.org/wiki/Contact_inhibition

2. 癌性病変を検出する方法
がんの領域は「接触疎外の喪失」状態にあるため、「単位面積あたりの接触度が高い」。
→「接触密度の高い場所を抽出すると、そこにがん領域が含まれる」
3. 接触の程度をどのように定量化するか？
位相幾何学の解析法（オイラーの公式）を、病理画像・CT画像を含む診断用画像に適用可能なアルゴリズムとして開発。
*オイラーの公式（点数、面数、辺数の関係）*図形のつながりの程度をb0 (連続的な塊)、b1(穴)の数により解析

👉余計な情報を落とし、単純化することで、図形の本質（特徴量）を抽出。
＊病理医の診断感覚に近い情報（特徴量）を抽出可能となった。
b0=1, b1=0

b0=1, b1=1

同じもの(b0=1, b1=1)とProprietary & Confidential©APSAM Imaging Corp.

APSAMテクノロジーの応用例
病理組織診断への応用 大腸がんの検出

病理細胞診断への応用 肺がんの鑑別* 細胞核内のクロマチン解析技術

ホモロジープロファイル法 により病理診断の慢性的な課題にアプローチ
従来の “職人芸・暗黙知”による読影・診断に、“バイタルデータ・数値” (=細胞／組織構成要素等の接触度合） 指標を取り入れる

従来の病理診断

ホモロジープロファイル法に基づく診断• 定性的な特徴による病変の診断• 客観的な数値（接触度合）による所見• 長年のトレーニングによる知見・経験• エビデンス（閾値）によるトレーニング• 染色（前処理）のバラツキによる標準化の難しさ• 比較的長い診断フロー+ • 二値化（白黒画像）により、染色に影響されない• 診断業務の効率化

ホモロジープロファイル法： 医療現場での有用性にフォーカス
AI： 判断結果を提供

がんの検出支援①学習データに基づく（左右される）判断結果
病理分野は、”Ground Truth” (正解データ)自体が分かれる。
“グレーゾーン”も存在。

ホモロジープロファイル法： “バイタルデータ”を提供
APSAM Imaging -Vision：①がん細胞の現象”接触度合”を数値化“測定値”による診断支援
正常細胞は、細胞同士が接触した時点で増殖を停止（接触阻害）
がん細胞は接触しても増殖を続け、何層にも重なり合って増殖

病理診断ワークフローの革新

病理画像の数値化／構造化（APSAM）＋ 診断基準の確立（病理医と協業）②解析結果の理由はBlack Box
・”医師の患者説明”を支援することは困難
・そもそも診断の境界がはっきりしないケースがある③高価格なシステム（学習データ、SW開発、HW）
米Paige社（調達資金 $220M）： 開発コスト試算 - ¥80億
- 10万枚以上の症例画像 + アノテーション- AI学習、システム開発- HW: スーパーコンピューター

直感・経験に基づく
日本臨床細胞学会（2021年11月）発表資料
診断・治療方針②White Boxの解析アルゴリズム

・アルゴリズムにより、解析結果の理由説明が可能
・病変の程度を数値的に表現、「あいまい」な例を「あいまい」とアウトプットできるデータをリンク③HW/SWともに低価格

治療結果・エビデンスに基づく
APSAM Imaging： 開発コスト試算 - Paige社の10-15%程度を目標- 数理的解析アルゴリズムであるため、教師データをほとんど必要としない
診断・治療方針- HW: 一般のPCで動作可能

予後管理（予測)の変革
診断結果

病理医

所見情報：
定性データ

治療方法・治療薬

予後データ

定量データ

定量データ

画像の特徴と定量データのリンクが困難
診断支援AI

バイオマーカー（HP法）

所見情報：
定性データ

定量データ

定量データ

客観的な（病理医以外も解釈可能な）予後情報の構築が可能→ AI技術では追随不可
所見情報：
定量データ

定量データ

定量データ

Corporate Value / Exit Strategy
Series A

Series B

Series C

Research Use
用モデル開発医療機器モデル

販売体制強化臨床試験と認証獲得

製品系列強化

KOL追加獲得

M&A Candidates
ビッグデータ／プラットフォーム→ IT大手、ヘルスケアデータ解析企業
Google, Microsoft, Amazon, IBM,
Flatiron, Tempus, Heath Catalyst,
JMDC etc.

FDA等事前相談
調達予定額：¥1.8億円

・診断基準の確立・予後データPF構築（パートナーシップ）→ 製薬企業
データ解析→ 医療画像解析企業

Data Value

・KOL獲得・HP法の有意性実証／普及

Zebra, Medical Vision,
iCAD, Infervision, etc

データ生成（バイオマーカー）→ 医療画像機器メーカー

System Value
1

テクノロジー(Research Use Only)

2

バイオマーカー
医療機器メーカー

3

予後データ等
プラットフォーム

4

Philips, Leica, Roche,Siemens, GE, Canon, etc

F I N
御静聴ありがとうございました。

Back up

日本臨床細胞学会発表 ’21年11月 – 大阪大学医学部／大阪はびきの医療センター

ホモロジープロファイル法の実績（2/2）①認知 & KOL／パートナー開拓 → ②実証 → ③製品化のステップにて市場アプローチ
Step 1:認知 & KOL／パートナー開拓
論文 （8件）•Homology analysis detects topological changes of Iba1 localization accompanied by microglial
activation, Sawano T, Tsuchihashi R, Morii E, Watanabe F, Nakane K, Inagaki S, Neuroscience
volume 346, issue, pp. 43 – 51 2017.

•Homology-based method for detecting regions of interest in colonic digital images, K.Nakane,A.Takiyama,S Mori, N.Matuura, Diagnostic Pathology 2015, 10:36 2015.

•Fast and Accurate Tumor Segmentation of Histology Images using Persistent Homology andDeep Convolutional Features, Qaiser T, Taniyama D, Epstein D, Nakane K, Sakamoto K,Rajpoot N, Yee-Wah Tsang, Medical Image Analysis, Volume 55, Pages 1-14 2019.

•Automated gleason grading on prostate biopsy slides by statistical representations ofhomology profile, Yan C, Nakane K, Wang X, et al. Comput Methods Programs Biomed.
2020;194:105528.

•Homology-Based Image Processing for Automatic Classification of Histopathological Imagesof Lung Tissue, Nishio M, Nishio M, Jimbo N, Nakane K. Cancers (Basel). 2021;13(6):1192.

•Automated prediction of emphysema visual score using homology-based quantification oflow-attenuation lung region, Nishio, Mizuho et al. PloS one vol. 12,5 e0178217. 25 May.
2017,

•

Homology-based radiomic features for prediction of the prognosis of lung cancer based on
CT-based radiomics, Kadoya N, Tanaka S, Kajikawa T, et al. Med Phys. 2020;47(5):21972205.

•Application of the homology method for quantification of low-attenuation lung region
inpatients with and without COPD, Nishio M, Nakane K, Tanaka Y. , Int J Chron ObstructPulmon Dis. 2016 Sep 6;11:2125-2137.