PanNENは根治術後の再発率が高く、経過も多様性に富む非常に不均一な悪性腫瘍である。また、AIの医療応用は目覚ましいが、PanNEN領域の臨床応用は限定されている。我々はPanNENの病態解明を目標として、九州・四国の西日本広域を対象に国内最大規模のデータベースを構築する多施設共同研究を立ち上げた。本データベースを利用して、AIを用いたPanNEN術後再発予測モデルを構築し、再発や治療応答性といった時間的・薬理学的な腫瘍の不均一性を解析する。PanNEN術後組織を用いたシングルセル解析を併用することで、細胞レベルの不均一性を解析し、PanNEN増悪・進展に関わる因子を明らかにする。
