新研究: AIがナノスケールでがんとウイルス感染を高精度に検出

Tokyo研究者たちは、非常に高精度でがん細胞や初期のウイルス感染を見つけることができるAIを開発しました。この発見の詳細は、ジャーナル『Nature Machine Intelligence』に掲載されています。このAIはAINU（核のAI）と呼ばれ、STORM顕微鏡法という技術を用いて通常の顕微鏡よりもはるかに詳しく細胞構造を観察します。この画像により、AINUは20ナノメートルのような小さな細胞の変化も見分けることができます。

AINUは核の配置と展開を認識することができます。

• がん細胞と正常な細胞を区別する
• 初期のウイルス感染を特定する
• 高精度で幹細胞を識別する

AINUはウイルス感染直後にDNAのわずかな変化を検出することができます。これにより、医師は感染から1時間以内に変化を特定し、迅速に病気を診断・治療することが可能になります。

従来の手法では、感染症を見つけるために目に見える症状や大きな細胞の変化を探しますが、これには時間がかかります。一方で、AINUは高品質な視覚データを迅速に解析するために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用し、精度が高いです。この手法は、研究者や医師が分子レベルでの病気の進行を理解する方法を変革します。

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進展があるものの、AINUの病院やクリニックでの使用には課題があります。特にSTORMイメージングツールは高価であり、通常は一流の研究所にしかありません。さらに、STORMイメージングは現在、数個の細胞しか観察できず、多くの細胞を迅速に評価する必要がある臨床検査には実用的ではありません。

STORMイメージング技術の進歩により、この機器の価格が近い将来においてより手頃になる可能性があります。それによって病院や診療所での利用が進むかもしれません。研究者たちは、現在の課題を解決するための実験をすでに計画しています。

AINUは幹細胞研究において、体のあらゆる細胞に分化できる多能性細胞の発見に役立ちます。このAI技術は、迅速で動物を使用せずに高品質な幹細胞を特定でき、治療をより迅速・安全・効率的に進める可能性があります。

AINUは、医療診断における大きな進歩です。細胞内のごく小さな変化を観察することができるため、がんやウイルス感染症に対する治療がより迅速かつ個別化されます。まだいくつかの課題は残っていますが、診療現場での利用や研究の加速において、その可能性は非常に期待されています。