病理画像から腎臓の線維化を評価するAI研究

慢性腎臓病(CKD)において、腎臓の温存率など予後を予測する指標として、腎生検標本から「間質線維化と尿細管萎縮(IFTA:  interstitial fibrosis and tubular atrophy)」の評価が行われている。しかし、IFTAの評価は病理医によるばらつきがあるため、より客観的で定量的な評価手法が模索されている。

ボストン大学メディカルスクールのニュースリリースによると、同大のグループは「ディープラーニングで腎生検病理標本画像からIFTAの定量化」を可能とするAIツールを開発している。研究成果は学術誌 American Journal of Pathologyに収載された(全文はmedRxivのプレプリント版を参照)。オハイオ州立大学が有する腎病理画像データセットを利用し、5人の腎臓病理学者によるIFTAスコアからディープラーニングモデルが設計された。モデルの性能はKPMPという別プロジェクトの画像データで検証されている。結果としてIFTAグレードの予測精度は前者データセットで71.8%、KPMPで65.0%であった。

ディープラーニングによる評価アプローチは、腎障害の定量化を通して病理学的診断の補助を可能にする。論文著者のKolachalama博士は「AIモデルによる自動スコアリングは、臨床現場でのセカンドオピニオンツールとして役立つ。このアルゴリズムは他の臓器でも線維化の評価に焦点を当てた研究も可能にするかもしれない」と語っている。

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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、SBI大学院大学客員准教授、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。