より良い病気の診断と治療を支援するために、ハイデラバードの 2 つの研究所が協力してデジタル病理学データセットを立ち上げました

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インドにおける臨床研究の強化に向けた取り組みの一環として、ハイデラバード国際情報技術研究所 (IIIIT-H) はニザム医科学研究所 (NIMS) と協力して、デジタル化された組織病理学的画像を特徴とする公的にアクセス可能なデータセットを公開しました。これらのデータセットには、脳腫瘍と腎臓病 (狼瘡腎炎) の高解像度画像が含まれており、 インド病理学データセット (IPD) プロジェクト。

病理組織画像は、病気、特に癌の診断に使用される組織の顕微鏡画像です。

この取り組みは、物理的なスライドを損傷するリスクの軽減から、臨床上の意思決定の向上、人工知能 (AI) の助けを借りた研究機会の向上に至るまで、さまざまなメリットをもたらします。

「伝統的に、組織サンプルは顕微鏡で検査されます。これらのスライドをデジタル化することで、コンピュータが画像を視覚化できるため、場所を超えた病理医間の共同診断が可能になります」と、プロジェクトのデータセットキュレーション作業を主導する Vinod PK 氏は説明しました。

IPD イニシアチブは、組織生検スライドのデジタル化を目的とした、学界、病院、産業界、政府間のマルチステークホルダーの協力を表しています。データバンク、データサービス、データ分析のための技術イノベーションハブ (TiH-Data) の支援を受け、IIIT-H はこの取り組みを促進するために、NIMS にホールスライドデジタルスキャナを設置しました。

脳腫瘍の研究

リリースされた最初のデータセットの 1 つは、 IPD-Brain データセット で 自然科学データ、科学的に価値のあるデータセットを説明するオープンアクセスのオンライン専用ジャーナル。

NIMS病理学部門のMegha Uppin氏は、その臨床的関連性を強調し、がんの正確な分類、サブ分類、およびグレード分けが効果的な管理には重要であると述べた。 「このデータセットにより、機械学習モデルで脳腫瘍の地域的および民族的差異を調査し、診断の精度を高め、がんのサブタイプを特定できるようになります」と彼女は述べた。

メガ博士は、インドにおける分子診断の複雑化と専門の神経病理学者の不足によって生じたギャップを埋める上での AI の役割を強調しました。

同チームはまた、従来の高価な遺伝子検査を回避して、組織形態から分子マーカーを直接予測する AI モデルの研究も行っている。そのような取り組みの 1 つは、脳腫瘍の診断と予後を判断するために不可欠な IDH 変異の予測に焦点を当てています。

範囲の拡大

IPD プロジェクトは、乳がん、肺がん、結腸直腸がん、口腔がん、子宮頸がんなどのさまざまながんを含むようにデータセットを拡大しています。 NIMS は肺がんに関するデータセットにも貢献しています。このプロジェクトでは、がん研究に加えて、インド、特にテランガーナ州の女性の間で流行している自己免疫性腎臓病であるループス腎炎に関するデータセットを編集しました。

「これは、インドからより大きな利益のためにオープンソースの医療データが提供された最初の例の1つです」とヴィノード氏は述べた。

2 台目のデジタル スキャナが IIIT-H キャンパスに設置され、歯科大学、企業病院、その他の機関が共同で使用できるようになりました。教育分野では、これらのデータセットは、医学生、特に病理学研修医に、高品質のデジタル画像を通じて組織病理学についての深い理解を提供します。