（写真：Toptal）
「微細な」生体信号を用いた癌の検出。
マサチューセッツ工科大学（MIT）とマイクロソフトの研究者らは最近、簡単な尿検査でがんを非常に早期に検出できるAI搭載バイオセンサーシステムに関する研究を発表した。ネイチャー・コミュニケーションズ誌に掲載されたこの研究は、従来の方法よりもはるかに高い感度で、自宅でがん検診を行うための新たなアプローチを切り開くものだ。
研究チームによると、AIを用いて、がん細胞で過剰に活性化することが多い酵素群であるプロテアーゼの活性を認識できるペプチド（短いタンパク質鎖）を設計した。これらのペプチドはナノ粒子の表面にコーティングされ、微細なバイオセンサーを形成する。体内に導入された後、がん関連のプロテアーゼに遭遇すると、ペプチドは分解され、特定のシグナルを放出する。これらのシグナルは尿中に排泄され、妊娠検査薬と同様の検査ストリップで検出できる。
以前、研究チームはプロテアーゼ検出技術が肺がん、卵巣がん、大腸がんなど、さまざまな種類のがんを検出できることを実証した。しかし、ペプチド設計プロセスは主に従来の方法に基づいていたため、精度に限界があった。これを克服するため、研究者たちは、各標的酵素を正確に識別できるペプチドを自動的に設計するAIシステム「CleaveNet」を開発した。
（写真：ITN）
バティア教授の研究室は現在、米国先端生物医学研究開発局（ARPA-H）の資金提供を受けたプロジェクトに参加し、約30種類の癌を早期に検出・鑑別できる家庭用検査キットの開発に取り組んでいます。AIを活用したペプチド技術は、診断における役割に加え、癌治療への応用も期待されています。これらのペプチドを薬剤や抗体に結合させることで、腫瘍環境内で有効成分を正確に放出させることができ、治療効果を高め、副作用を軽減することが可能です。
専門家によると、AIとナノテクノロジー、分子生物学を組み合わせることで、精密医療における新たな方向性が生まれつつあり、深刻なダメージが発生する前に病気を検出し、治療することが可能になるという。
AIは医師が癌を発見する前に、癌のリスクを予測する。
新しいバイオセンサーに加え、AIは医療画像を分析してがんのリスクを非常に早い段階で予測する優れた能力も示しています。今日最も注目すべき研究の一つは、米国のマサチューセッツ総合病院ブリガムがんセンターとハーバード大学医学部の科学者によって開発された、肺がんのリスクを予測するAIモデル「Sybil」です。
マサチューセッツ総合病院がんセンターのレシア・セクイスト博士によると、研究チームは臨床試験に参加した数千人の患者の低線量CTスキャン画像を用いてSybilモデルを訓練した。使用されたデータには、後にがんと診断された患者に関する情報、発症時期、健康状態、治療結果などが含まれていた。訓練後、Sybilは追加の患者データを必要とせず、CTスキャン画像のみに基づいて肺がんリスクを予測できるようになった。試験結果によると、放射線科医が明らかな異常を検出する前であっても、このモデルは肺がんリスク予測において約80～95%の精度を達成した。
Sybilに加えて、MIRAIと呼ばれる別のAIシステムも乳がんリスクの予測に利用されている。MITのレジーナ・バルジレイ教授率いる研究チームが開発したMIRAIは、約12万8000件のマンモグラフィー画像データを使用しており、そのうち3800件は5年以内にがんと診断された症例である。このシステムは、将来の乳がんリスクを約75～84%の精度で予測できる。
（写真：AP通信）
今日の主要な課題としては、 医療データのセキュリティ、アルゴリズムの透明性、データ不正確性のリスク、そして国境を越えた技術へのアクセス可能性などが挙げられます。さらに、AIシステムの使用と監視が可能な医療従事者の育成も、安全かつ効果的な治療を確保するために不可欠と考えられています。しかしながら、現在の開発ペースを考えると、多くの専門家はAIが将来の癌予防戦略の中心的なツールになると考えています。研究者によると、長期的な目標は、より効果的な治療だけでなく、癌が人間の健康に深刻な脅威を与える前に早期発見し、制御できるようにすることです。
専門家は、がん診断におけるAIの応用は、症状が現れるまで待つのではなく、何年も前から病気のリスクを予測できるという、予防医学の新時代を切り開くものだと考えている。しかし、科学者たちは、AI技術が医療システムに広く導入される前に、さらに広範なテストが必要であることも指摘している。
出典：https://vtv.vn/ai-dinh-hinh-tuong-lai-tam-soat-ung-thu-som-100260603183614169.htm
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