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外科医に見えない癌を発見できる画期的なAIツール -

人工知能（AI）は私たちの生活様式を革新しており、今や癌との戦い方も変えようとしている。カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）とミシガン大学が主導する研究により、手術中に隠れた脳腫瘍細胞を検出できる画期的な新しいAIツールが発表された。この技術は、より効果的な治療法と患者の回復を促進する可能性がある。

脳腫瘍は治療が非常に難しく、最近の生存率の改善は限られているが、この新しいAI技術はゲームチェンジャーとなる可能性がある。

興味がある？このAI技術がどのように癌治療を革新するかについて、さらに詳しく知るためにクリックして続きをご覧あれ。

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脳腫瘍発生率 -

アメリカでは毎年約80,000件の原発性脳腫瘍が新たに診断されており、これは全ての癌の1.4%を占めている。そのうち約36%が悪性腫瘍である。

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腫瘍の種類 -

原発性脳腫瘍には100種類以上の異なるタイプがあるが、膠芽腫（こうがしゅ）、髄膜腫（ずいまくしゅ）、および下垂体腺腫（かすいたいせんしゅ）が最も頻繁に診断される。

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最も一般的 -

膠芽腫（こうがしゅ）は成人において最も一般的な脳腫瘍の種類であり、脳や脊髄内で発生する異常な細胞の塊である。

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介入 -

ほとんどの膠芽腫患者にとって、手術は最初の治療法である。外科医は腫瘍の完全な除去を目指すが、特に脳の繊細な部分やアクセスが難しい場所に腫瘍がある場合、この手術は非常に困難である。

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繊細な手順 -

脳、脊髄、末梢神経に影響を与える疾患を治療するために、頭皮切開を伴うことが多い外科的介入が行われる。

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手術の革新 -

脳手術は、健康な組織を守り、患者の回復を最大限にするために、非常に高い精度と常に新しい技術が必要とされる。

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最高の精度 -

外科医は、神経画像診断や脳マッピングなどの専門的な技術を使って、手術を進めていく。脳マッピングは、脳の重要な機能を担当する部分を特定し、外科医が重要な脳の領域を傷つけないようにするために役立つ。

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残りの細胞 -

慎重な外科手術技術を用いても、がん細胞が残ることがある。脳腫瘍においては、完全な除去が最も重要であり、残った組織がすぐに再成長を引き起こす可能性がある。

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治療の課題 -

他の癌と比べて、脳腫瘍は患者の身体的、認知的、心理的な健康に対して壊滅的で長期的な影響を与えることがある。他の癌の治療においては大きな進展があったものの、脳癌の生存率の向上には限界がある。

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残存腫瘍の危険性 -

わずかな残存腫瘍でさえ、生活の質を大幅に低下させ、生存期間を短縮し、医療システムに大きな負担をかける。残念ながら、残存腫瘍の割合は過去20年間で改善されておらず、アメリカでは修正手術や術後治療に年間10億米ドル以上の費用がかかっている。

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人工知能革命 -

しかし、AIの助けを借りて、研究者たちはこの現実を変えることができると期待している。2024年11月に発表された研究によると、新しいAIベースの診断システムは「腫瘍の特定能力を向上させ、取り除かれた腫瘍によって生存率が改善されることを期待できる」と共同著者のショーン・ハーヴィー・ジャンパー博士は説明している。

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リアルタイム検出 -

この新しいシステム、FastGliomaは、手術中に脳腫瘍の浸潤をリアルタイムで検出することを目的とした、オープンソースの人工知能ベースのシステムである。

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目に見えない組織 -

研究によると、このシステムは肉眼では見えない癌組織を識別でき、外科医がそれを即座に除去するか、術後の治療で標的にすることを可能にする。

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脅威的なスピード -

11,000以上の腫瘍標本と400万枚の顕微鏡画像を基に学習されたこのシステムは、研究者によると、わずか10秒で健康な細胞と癌細胞を区別できるという。

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医療モデル -

GPT-4のような基盤モデルと同様に、医療AIモデルも膨大なデータセットで訓練され、さまざまな臨床作業に適応できる。

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自己学習者 -

FastGliomaは、このアプローチを活用して、患者の年齢や性別、医療システム、世界保健機関（WHO）の脳腫瘍分類など、さまざまな状況に適応できるように学習し、少ない指導データで対応できる。

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どのように機能するのか？ -

手術中、外科医は腫瘍の縁から小さな組織サンプルを取る。ポータブルSRH画像システムという特別な機械が、その組織サンプルの写真を手術室で直接撮影する。この機械は、簡単なタッチスクリーンで技術者が簡単に操作できる。

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実用的な写真 -

組織サンプルは特別なスライドに置かれ、SRHイメージャーという機械に入れられる。この機械は、特別な準備なしで、顕微鏡の下で組織の写真を迅速に撮影できる。これにより、プロセス中に組織が損傷することはない。

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分解する -

SRH機械は組織サンプルの写真を撮り、それを小さな部分に分ける。大きな写真を小さな四角い部分に分けたようなもので、各部分が「パッチ」と呼ばれる小さな画像になる。

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採点システム -

各パッチは、癌細胞が含まれている可能性に基づいて調べられ、スコアが付けられる。腫瘍が多く含まれるパッチは高いスコアを得る。AIシステムは何百万枚もの画像から学び、これらの画像を分析してパターンを見つけ出すことで、癌細胞をより正確に認識できるようになる。このプロセスにより、組織の部分に対してより正確なスコアを付けることができる。

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ヒートマップ -

組織サンプルの写真を撮影し、それを小さな部分に分けた後、AIシステムはその画像を再構築する。その結果、癌である可能性の高い領域が強調され、まるでヒートマップのような形になる。これにより、医師は迅速に腫瘍の可能性がある部位を特定できる。

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潜在的な腫瘍の特定 -

この色分けされた画像は、腫瘍の浸潤の程度を示している。AIモデルは画像全体を分析し、0から1の間でスコアを付ける。0は低い浸潤、1は高い浸潤を意味する。このスコアは、腫瘍の浸潤を分類する際に専門医が使用するカテゴリーに一致する。

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希望に満ちた展望 -

研究によると、これらの隠れた癌細胞を特定することで、この技術はより悪性の強い腫瘍の再発を防ぎ、悪性の弱い腫瘍を完全に排除するのに役立つ可能性がある。

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陽性率 -

この研究では、神経外科医が220人の患者からの組織サンプルを分析した。FastGliomaは、残っている癌細胞の識別において、わずか3.8%の誤認率であるのに対し、従来の方法は24%の誤認率であったことがわかった。

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革命的 -

このツールはオープンソースであり、カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）によって特許が取得されているが、まだ米国食品医薬品局（FDA）の承認は得られていない。それでも、研究者たちは期待している。「FastGliomaは、膠芽腫患者の全体的なケアを改善することによって、神経外科手術を革新する可能性がある」と共同著者のトッド・ホロン博士は述べている。

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神経膠腫だけではない -

研究者たちが示したように、この技術は現在の腫瘍検出方法よりも速く、正確である。彼らはこの技術の応用可能性を見据えており、ホロン博士は、この技術が子供と大人の両方において、他の種類の脳腫瘍の診断にも使えると考えている。

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その他の癌の治療 -

研究者たちは、このツールが速くて手頃な価格であるだけでなく、他の腫瘍細胞も正確に識別できると考えている。彼らは、研究で示されたように、このシステムを乳がん、肺がん、前立腺がん、頭頸部がんなど、より広範囲ながんに対してテストする予定である。

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その他のAIの進歩 -

AIは、膠芽腫患者のMRI解釈を改善するためにも使用されている。新しいモデルは、特に不確かなケースで、実際の腫瘍の成長と偽陽性を区別することができると、2022年9月の『Journal of Neuro-Oncology』で報告されている。

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