前立腺がん骨転移を予測するAI研究

前立腺がんは、骨に転移しやすいがん種のひとつで、最初の診断時から既に骨転移を来して発見される症例が後を絶たない。総体として予後が良好ながん種でありながら、転移症例のうち2割弱を占める骨転移患者では5年生存率が著しく低下し、疼痛や病的骨折によって生活の質が大きく損なわれる。それら臨床的背景から、骨転移は前立腺がんで重要な意味を持ち、そのリスクを高精度に予測することが、昨今のAI/機械学習領域に求められている。

中国・南昌大学の研究チームは、「前立腺がんの骨転移を予測する機械学習モデル」を開発し、Cancer Management and Research誌に成果を発表した。本研究では、米国国立がん研究所(NCI)のデータベース・Surveillance Epidemiology and End Results(SEER)から前立腺がん患者20万人以上を抽出し、代表的な6種の機械学習アルゴリズムで予測モデルを構築した。南昌大学第一附属医院の前立腺がん患者644名で各モデルは外部検証され、「XGB: eXtreme gradient boosting」が最も高い予測性能(AUC: 0.962、感度: 0.906、特異度: 0.879)を達成した。検証からは骨転移の主要な危険因子として、グリソンスコア・PSA値・T期・N期・年齢、が挙げられている。

前立腺がん骨転移を検出するスキャン検査は、疼痛など「骨関連の有害事象(SRE: skeletal-related events)」が起きた後に提案されるケースも実際の現場では珍しくない。どのような患者が積極的に骨スキャンを受けるべきか、そして、転移から症状出現まで数ヶ月という典型的なサイクルにどのように早期介入できるか、リスク判断の予測ツールは検査機会の適正化における拠り所となり得る。研究チームは機械学習モデルに基づき、医師や患者が容易に操作できるWebベースの予測ツールを開発することを目標にしている。

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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. 岡本 将輝
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. 杉野 智啓
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。
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