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血液サンプルから卵巣がんを検出するAI技術

米ニューヨークに所在し、がん治療のトップリーダーとして知られる「メモリアルスローンケタリングがんセンター(MSKCC)」は、世界最大にして最古の民間がんセンターでもある。高度の臨床水準に加え、がん研究においても領域を先導しているが、このほど、同センターの研究チームは「血液サンプルから卵巣がんを検出する新しいAI手法」を開発し、その成果を研究論文として公開した。

Nature Biomedical Engineeringから公表されたチームの研究論文によると、患者の血液サンプルから、卵巣がんを感度87%および特異度98%で識別可能なAI手法の構築に成功した。近赤外領域で蛍光を発するカーボンナノチューブアレイをセンサーとして利用し、その発光スペクトルデータを用いて機械学習モデルをトレーニングしている。著者らは「既存がん抗原、および経膣超音波法などによる現時点で最高の臨床スクリーニング検査が、感度84%、特異度98%である」ことを指摘し、研究成果の革新性を強調する。

新たな「疾患フィンガープリント」を同定したとも言える本研究成果は、既存手法のいずれに対してもより早期に病変を検出する可能性があり、有効な卵巣がんスクリーニングを一般化させる次世代検査としても注目を集めている。

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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)、英University College London(UCL)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、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員准教授など。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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