肝炎等克服実用化研究事業の成果（R4～R6発表）
高悪性度肝がんの新たな治療戦略を提唱

脂肪肝病理画像から発がんを予測するAIモデル

AIが脂肪肝病理画像から肝発がんリスクを推定する
赤枠は発がん確率が高く、青枠は発がん確率が低い、平均して全体の確率を計算する）

肝がんのサブタイプ解析に基づいた治療戦略
【概要】
研究グループは、691症例のバルクデータと228,564細胞のシングルセル
データを統合解析し、肝がん細胞を5つのクラスター（1: 細胞分裂亢進、2:
Wnt/β-cateninシグナル活性化、3: 解糖系亢進、4・5: 脂肪合成亢進）に分
類した。特に、高悪性度肝がんは、クラスター1（細胞分裂亢進）とクラスター3・
4・5（代謝異常）の組み合わせで構成され、p53/MYC異常が発症に関与し、T
細胞浸潤が低下していることを明らかにした。
【成果の活用】
肝がんの各サブタイプに特異的な治療法の開発を進めることで、肝がんの個別
化治療の実現が期待される。
【論文名】
Integrative transcriptome profiling elucidates molecular and
immunovascular characteristics of macrotrabecular hepatocellular
carcinoma, Hepatology, 2025

【AMED課題名】
慢性肝炎に合併する免疫抵抗性肝がんサブタイプの病態解明と予防および治
療開発

【概要】
脂肪性肝疾患(SLD)は、肥満人口の増加に伴い、世界中で問題となっており、
近年では人口の約3割が脂肪肝を有すると言われ、その中から肝がんの発症リ
スクの高い患者を特定することが重要な課題となっている。
本研究では、脂肪肝肝生検標本のデジタル病理画像を深層学習し、肝がん発症
リスクを予測する人工知能（AI）モデルを構築した。肝線維化は、肝がん発症リ
スクの最も重要な指標とされているが、SLDにおいては線維化が進展していな
い状態においても肝がんを発症するケースが頻繁に報告されている。本AIモデ
ルは、非がん組織において、これまで注目されていなかった微細な病理所見を
認識することにより、線維化が進行していない症例からの肝がん発症予測を可
能とした。
【成果の活用】
脂肪肝から発症する肝がんの早期発見を可能とし、脂肪肝病理所見と肝がんリ
スク評価に新たな視点を提供することが期待される。
【論文名】
Deep Learning and Digital Pathology Powers Prediction of Hepatocellular
Carcinoma Development in Steatotic Liver Disease, Hepatology, 2024

【AMED課題名】
代謝関連脂肪性肝疾患および肝がんの病態解明に関する研究

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