ハーバード科学者の新AIツールががん検出に革新的アプローチを提供し患者の治療結果を改善

Tokyoハーバード・メディカル・スクールの科学者たちは、新しいAIモデル「CHIEF」を開発しました。このモデルは、多様な診断タスクを行うことができ、さまざまな種類のがんに対応しています。現在のAIシステムが特定のタスクやがんの種類に限定されているのに対し、CHIEFは19種類のがんを対象にテストされました。また、患者の予後を予測するための設計も施されています。

この新しいAIツールは、いくつかの点で注目すべきです。まず、がん検出において約94%の精度を達成しました。さらに、さまざまな種類のがんにわたって患者の生存を予測することができます。また、腫瘍の分子プロファイルを非常に高精度で予測します。さらに、組織サンプルを取得してデジタル化するのに使用される技術にかかわらず、適応性に優れています。

CHIEFは、デジタル化された腫瘍組織のスライドを解析し、特定のがん関連細胞の特徴を見つけ出すことができます。また、高額で時間のかかるDNAシーケンシングを必要とせずに、分子プロファイルを予測することが可能です。これにより、がんの診断が世界中でよりアクセスしやすくなり、特に資源が限られた地域で迅速な治療の意思決定が可能になります。

CHIEFの訓練プロセスは独特です。まず、小さなラベルのないイメージセクション1500万枚で初期トレーニングを行い、その後、さまざまな種類の癌から採取された6万枚のフルスライド画像で微調整されました。この2段階の訓練により、モデルは組織内の詳細な変化と全体的な変化の両方を認識できるようになり、より柔軟で精密な解析が可能です。

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テストにおいて、CHIEFは他の先進的なAI手法に比べて最大36%も優れたパフォーマンスを発揮しました。このシステムは、がん細胞の検出や腫瘍の発生部位の特定、患者の予後予測、治療反応に関連する遺伝子パターンの発見などのタスクで優れた成果を収めています。また、さまざまな臨床環境や技術に適用することができ、世界中の医療施設に柔軟なソリューションを提供します。

このモデルは、腫瘍の挙動に関する新たな洞察を提供することができます。患者の生存に関する新しい詳細を発見し、研究や治療の指針となる可能性があります。ヒートマップを使用することで、CHIEFは腫瘍の重要な部分を示し、その攻撃性や患者の見通しを理解するのに役立ちます。

研究者たちはCHIEFをさらに向上させる計画を立てています。彼らは、珍しい病気や非がん性の状態の画像をトレーニングデータに追加し、がんの進行度をより正確に予測するために分子データを活用し、新しい治療法の効果と副作用を予測できるようにCHIEFを訓練します。

この新しいAIシステムは、がんの診断と治療を個別化し効率的にすることで、大きく向上させる可能性があります。効果が実証され広く使用されるようになれば、がんの理解と治療方法を一変させ、世界中でより良い患者の成果への希望をもたらすことができるでしょう。