AIツールで肺がん再発リスクの高い腫瘍領域を識別 – Nature Medicineより

肺がん領域では遺伝子検索と病理学が融合し、昨今研究の進歩が著しい。がんのタイプ別にどのような治療が最適か、どのような経過をたどるか、いわゆる個別化医療の最たる例となってきた。再発リスクが高い肺がん患者を特定する新しいAI研究が学術誌 Nature Medicineに発表されている。

Medical Xpressでは、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンとフランシス・クリック研究所の共同研究グループから発表された同論文について紹介している。研究内では小細胞肺がん患者の腫瘍検体に、AI病理画像マッピングと次世代シーケンサーによる遺伝子解析を組み合わせる手法が用いられた。その結果、肺がんの中でがん細胞に比較して免疫細胞が多い腫瘍の領域をマッピングし、免疫細胞が多く詰まった「hot(ホット)」な腫瘍領域と、完全に欠如した「cold(コールド)」な領域を識別することができた。「コールド」な領域が多い患者の経過を追跡したところ、がんの再発リスクが高いことが示されたという。同研究はTRACERxと呼ばれる英国の大規模肺がん研究の一環として行われている。

研究チームの考察では、免疫細胞が少ない領域のがんは、免疫系からの進化の圧力を受け、人間の身体ががんに対して持つ自然な防御メカニズムから隠れる能力を得たとしている。それらの仮説に対し、TRACERx研究を率いるCancer Research UKのCharles Swanton教授は、がん細胞の自然淘汰と適応についてダーウィンが提唱した進化論になぞらえたユニークな解説をしている。これからも腫瘍の多様性についてAIを応用した研究が進むことで、個々の肺がん患者に合わせた治療戦略の開発に役立つことが期待される。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。