AIで高リスク子宮内膜がんを識別、ケアと治療の向上に貢献する新研究

Tokyoブリティッシュコロンビア大学の科学者たちは、人工知能（AI）を使用して、危険な種類の子宮内膜がんを発見しました。この発見は、一般的な婦人科がんの治療改善に役立つ可能性があります。AIは、がん細胞の数千枚の画像を解析して、再発しやすく致命的になりやすい特定の種類の子宮内膜がんを特定することができます。従来の方法では、このがんのサブタイプを特定するのは難しいとされています。

AIを利用した手法には多くの利点があります。

• コスト効率が良く、導入が容易です
• 都市部と農村部の両方で役立ちます
• 既存の分子診断技術を強化します
• 治療の意思決定を改善します

ブリティッシュコロンビア大学の教授であり、BCキャンサーとバンクーバー・ジェネラル病院の外科医であるジェシカ・マッカルパイン博士は、高リスクの患者を見つけることが重要だと述べています。「高リスクの疾患を持つ患者を特定し、それが再発するのを防ぐことが非常に重要です」とマッカルパイン博士は語ります。このAIを活用したアプローチにより、重要な治療を受ける機会を逃す患者がいなくなります。

2013年、マッカルパイン博士と彼女のチームは、子宮内膜がんを分子特徴に基づいて4つのタイプに分類しました。彼らはこれらのタイプを確実に識別できる診断ツール「ProMiSE」を開発しました。このツールは現在、ブリティッシュ・コロンビア州やカナダの他の地域、そして世界中で使用されています。

課題は依然として存在します。約50%の症例を占める最も一般的なサブタイプには、明確な分子的特徴がありません。このグループの一部の患者は良好な経過をたどりますが、他の患者は非常に悪い結果になります。現在のところ、このグループで誰がリスクを抱えているかを特定するツールはありません。

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マッカリピン博士は、高度なAI手法を用いるために、UBCの助教授であるアリ・バシャシャティ博士と協力しました。バシャシャティ博士のチームは、患者の組織サンプル画像を研究するためにディープラーニングのAIモデルを作成しました。このAIはさまざまなサブタイプを区別するように訓練されました。

AIは2300以上のがん組織画像を分析した結果、生存率が著しく低い新たな患者グループを発見しました。バシャシャティ医師は、AIの強みは多くの画像を解析し、人間の病理学者が見つけられないパターンを見出す能力にあると説明しています。

チームは、テリー・フォックス研究所の資金提供を受けて、このAIツールをヘルスケア分野で活用する方法を模索しています。AIは、分子検査や病理検査などの現行の方法と組み合わせて追加の検査を提供できる可能性があります。これにより、患者は地元の地域で比較的簡単な手術を受け、大規模ながんセンターに行く必要がある場合にのみ、移動を強いられることになります。マッカルパイン博士は、分子検査とAI解析の両方を使用することで、すべての患者に公平なケアアクセスを提供することを目指していると述べています。「AIは、大都市に住んでいる人も地方に住んでいる人も、誰でも利用できるようになります。」とバシャシャティ博士は語っています。

この発見は、世界中の患者に対するの識別と治療方法に変革をもたらす可能性があります。