医歯学総合病院口腔再建外科の羽賀健太歯科医師、生体組織再生工学分野の泉健次教授、口腔病理学分野の田沼順一教授らの共同研究グループと株式会社SCREENホールディングス（本社：京都市上京区）は、がん関連線維芽細胞を組み込んで腫瘍微小環境（注1）を再現した口腔がん3次元（3D）モデル（注2）に対し、光干渉断層撮影（OCT）（注3）を用いて口腔がん細胞の浸潤動態を可視化し、非侵襲的に観察することに成功しました。得られた画像について深層学習（注4）を行い、口腔がんの経時的浸潤動態を数値化しました。本システムは口腔がん細胞浸潤の非侵襲的・定量的評価を可能にし、繰り返し観察が行える有望なツールになることが期待されます。本研究成果は、2025年11月27日、学術誌『Scientific Reports』にオンラインで掲載されました。
（注1）腫瘍微小環境（がん関連線維芽細胞 含む）
がん組織では、腫瘍微小環境（TME）というがん細胞とその周囲を取り巻くがん間質層の細胞成分（特にがん関連線維芽細胞（CAF）や腫瘍随伴マクロファージ）や細胞外マトリックス、および分泌因子などの非細胞成分を含む複雑な環境を形成し、がんの増殖、浸潤、転移、さらには治療抵抗性に深く関与しており、がん研究において多くの注目を集めている。
（注2）3Dインビトロモデル
間質細胞を埋没させたコラーゲンゲル上に上皮細胞を播種することで間質層と実質層からなる２層構造を付与することで口腔粘膜/皮膚の組織構造を模した細胞モデルである。培養過程で細胞の表面を空気に晒して細胞培養する、気相液相培養を用いることで立体構造を有する。
（注3）光干渉断層撮影（Optical Coherence Tomography）
近赤外光を用いて生体組織の断層画像を取得する非侵襲的なイメージング技術である。高解像度で組織の微細構造を観察でき、眼科や皮膚科、がん研究など幅広い分野で利用される。
（注4）深層学習
コンピューターがデータからパターンや規則を自動的に学習し、その知識を使って予測や判断を行う機械学習の一分野であり、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層にして用いる手法である。
研究成果発表論文
掲載誌：Scientific Reports
論文タイトル：Quantitative and longitudinal monitoring of cancer cell invasion in a three-dimensional in vitro model of oral cancer using optical coherence tomography
著者：Kenta Haga, Yoshifumi Kamimura, Manabu Yamazaki, Akinori Funayama, Yuko Saito, Masako Kida, Jun-ichi Tanuma, Kenji Izumi
doi：10.1038/s41598-025-28471-y
