人工知能が病理画像から癌遺伝子変異を予測できる！

過去2年間、人工知能（AI）はあらゆる分野の注目を集めるようになりました。囲碁や自動運転車でその威力を発揮するだけでなく、人工知能は医療分野にもますます応用されつつあります。 「AI+Medical」の研究開発成果が次々と現れ、国内外の多くの病院で導入されている製品もあります。全体として、AI 技術はさまざまな疾患のスクリーニングと診断の効率を向上させる上で重要な役割を果たします。精密医療の分野では、AI を活用して画像、病理、遺伝子などの健康および医療に関するビッグデータをマイニングすることで、患者により正確な治療計画を提供することもできます。

9月17日に開催された2018年世界人工知能会議で、Google CloudのAIチームの元責任者でスタンフォード大学のコンピュータービジョンの専門家であるフェイフェイ・リー氏は、AIは人間と仕事の関係を変え、一部の危険で反復的な仕事を置き換え、人間の資質をさらに発展させ繁栄させる機会を与え、コンピュータービジョンは将来、病院に革命をもたらすだろうと語った。

本日、ネイチャー・メディシン誌（IF: 32.621）に掲載された新たな研究によると、人工知能によって、非小細胞肺がん患者の腫瘍画像を分析し、がんの種類（肺がん腺がんと肺がん扁平上皮がん）を分類し、分子検査を必要とせずにがんを引き起こす遺伝子変異さえも予測できることが示された。

この論文は9月18日にネイチャー・メディシン誌に掲載された。画像出典: Nature Medicine

この研究はニューヨーク大学医学部が主導したと報じられている。研究者らによると、このプログラムは腺がんと扁平上皮がんの区別において97パーセントの精度を示したという。これら 2 種類の肺がんは、経験豊富な病理学者であっても確認検査を行わないと区別が難しい場合があります。さらに、この AI ツールは、EGFR、KRAS、TP53、STK11、FAT1、SETBP1 など、肺がんに関連する 6 つの遺伝子変異を予測するのにも役立ちます。遺伝子によって精度は 73% から 86% の範囲になります。研究者らによると、こうした遺伝子の変化、つまり突然変異は、がんの異常な増殖につながることが多いが、細胞の形状や周囲との相互作用を変化させる可能性もあり、AI分析に視覚的な手がかりを提供するという。

この画像は、AI ツールが癌組織を分析する様子を示しています。描かれた画像では、AI が 2 種類の肺癌を区別できます (赤と青は異なる種類、灰色は正常な肺組織)。画像出典: ニューヨーク大学医学部

臨床診療においては、さまざまな種類の腫瘍でどの遺伝子が変化するかを明らかにすることが重要です。さまざまな個人に対して、標的治療や免疫療法を実施することによってのみ、薬剤の価値を最大化し、精密医療のビジョンを実現することができます。たとえば、肺腺がん患者の約 20% にEGFR変異があることがわかっており、これらの患者の治療に薬剤が承認されています。しかし、遺伝子検査は現在急速に発展しているにもかかわらず、臨床現場では検査結果が出るまでにまだ少なくとも数日かかります。

「がん治療の開始を遅らせることは決して良いことではありません」と、ニューヨーク大学病理学部の准教授で、この論文の責任著者であるアリストテリス・ツィリゴス氏は述べた。 「私たちの研究は、AIががんを迅速に分類し、変異プロファイルを予測し、患者がより迅速に標的治療を受けられるようになるという強力な証拠を示しています。」

この研究では、研究チームは、プログラムがタスクをより最適に実行する方法「学習」できるようにする統計的手法を設計しました。このプログラムは、データ例に基づいて意思決定を可能にする数学モデルと対応するルールも構築し、トレーニングデータが増えるにつれてプログラムはよりスマートになります。興味深いことに、AIプログラムが誤分類した少数の腫瘍画像のうち、約半数は病理学者によっても誤分類されていたことが研究で判明し、肺腺がんと肺扁平上皮がんの分類の難しさが浮き彫りになった。一方、この研究で少なくとも1人の病理学者によって誤分類された54枚の腫瘍画像のうち、45枚はAIプログラムによって正しい癌の種類に分類されており、人工知能が腫瘍の分類に第2の選択肢を提供できる可能性があることを示唆しています。

著者らは「私たちの研究では、病理学レベルでの精度を向上させ、AIががん細胞やその周囲の組織でこれまで知られていなかったパターンを発見できることを実証できたことを嬉しく思います。データとコンピューティングの相乗効果により、医療と診療を改善する前例のない機会が生まれています」と述べている。今後、研究チームは、遺伝子変異の予測精度が90％を超えるまで、データを使用してAIプログラムをトレーニングし続ける予定だ。研究者らは現在、臨床現場でのがん診断にこの技術を使用するための政府の承認を求めている。

参考文献:

1. ディープラーニングを用いた非小細胞肺癌の組織病理画像からの分類と変異予測

2. 人工知能が肺がんの種類を判定できる