ニューヨーク大学、グラスゴー大学などの研究機関の研究者らが、著名な科学雑誌「ネイチャー・コミュニケーションズ」に発表した最新の研究で、最も一般的な肺がんの種類である腺がんを正確に診断し、再発リスクを正確に予測できる高度なAIプログラムを開発することに成功しました。これは肺がんの診断と治療における大きな進歩です。

従来、肺がんの診断には、病理学者が顕微鏡で組織サンプルを注意深く検査する必要があり、このプロセスは時間のかかる作業であり、人的ミスが起こる可能性もありました。監督付き深層学習に基づく既存のAI手法は一定の成果を示していますが、大量の注釈付きデータが必要でした。

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画像出典：AI生成画像、画像ライセンスプロバイダーMidjourney

この最新の研究で開発されたAIプログラムは、「組織形態学的表現型学習」と呼ばれる自己教師あり学習技術を採用しています。この技術は、組織画像内の類似領域を自動的に識別・分類し、「HP-Atlas」と呼ばれる詳細なマップを作成します。このマップは、良性から悪性までの様々な組織構造の変化過程を示しています。

研究者らは、452人の腺がん患者から得られた約50万枚の組織画像を分析しました。その結果は驚くべきものでした。AIプログラムは、99％の症例で腺がんともう一つの一般的な肺がんの種類である扁平上皮がんを正確に区別し、72％の精度で患者の腫瘍再発リスクを予測しました。これは、64％の人間の診断精度を大幅に上回るものです。

このAIプログラムは、肺組織サンプルを迅速かつ包括的に分析するだけでなく、各患者にスコアを生成し、今後5年間の生存率と再発確率を正確に反映します。研究者らは、より多くのデータを追加することで、このシステムの精度が向上すると述べており、さらなるテストの後、一般向けに無料で公開する予定です。

ニューヨーク大学パーラメントがんセンターの研究者であるアリストテレス・キリゴス博士は、「私たちのAIプログラムは数分で肺組織を分析し、患者の癌が再発するかどうかを正確に予測できます。この性能は、現在の肺腺がんの予後評価の基準を上回っています。」と述べています。

この画期的な進歩は、肺がん患者により正確で個別化された治療法をもたらし、乳がん、卵巣がん、結腸直腸がんなど、他の種類のがんのAI診断への道も開きました。研究チームは、今後、より多くの臨床データや社会経済的データを取り込むことで、システムの精度と信頼性をさらに向上させる計画です。