甲状腺がんは最も一般的な内分泌がんの1つです。成功率は高いものの、再発のリスクは患者にとって常に懸念事項であり、医学にとっての課題となっています。自然科学大学（ベトナム国家大学、ハノイ）の学生、トラン・ヴァン・ルアット氏（K66 数学 - IT）とグエン・ディン・クアン氏（K67 数学タレントプログラム）による研究「甲状腺がんの診断と治療における数学の応用」は、甲状腺がんの治療計画を最適化し、個別化治療に向けて数学モデルを使用するという、新しく有望なアプローチをもたらしました。
自然科学大学の2025年学生科学会議で自分たちの研究についてのポスターを掲げるグエン・ディン・クアン氏（左表紙）とトラン・ヴァン・ルアット氏。
実用的な懸念から画期的な数学的解決策まで
グエン・ディン・クアン氏は、プロジェクトを立ち上げたアイデアについて語り、実践的な研究を通じて、研究チームは、現在、分化型甲状腺がんの治療計画は主に甲状腺摘出術とそれに続く放射性ヨウ素（RAI）による補助療法に依存していることに気付いたと述べた。しかし、各患者に最適な RAI 投与量を決定することは主観的な作業であり、正確な投与ツールではなく、臨床医の臨床経験に大きく依存します。その結果、一部の患者は必要な線量を受けられず再発のリスクが高まり、一方で他の患者は放射線量が多すぎるために望ましくない副作用に苦しむことになります。
現在、ベトナムにおける甲状腺がんの治療プロセスは、患者への放射線量の決定を含め、 保健省の規制に厳密に従っています。しかし、実際には、医師は最適な放射線量を決定するために、依然として臨床経験に大きく依存しなければなりません。同時に、包括的な視点を持ち、病気の進行を正確に予測するための効果的なサポートツールがありません。
「こうした懸念から、グエン・チョン・ヒュー博士（オーストリア、グラーツ大学准教授）、タン・クオック・バオ博士、そしてグエン・ティ・フオン研修医（第108中央軍病院）の指導の下、私たちは数学の強みを大胆に活かし、解決策を見出しました。これは、ベトナムにおいて数学を治療プロセスのサポートに応用した先駆的な研究の一つと言えるでしょう」とクアン氏は述べた。
モデリングと最適化：個別化治療の鍵
上記の問題を解決するために、研究チームは、分化型甲状腺がんの治療における主要な生物学的量のシミュレーションに焦点を当てた数学モデルを構築しました。主要な生物学的量には、がん細胞の数 (N)、治療反応を監視するための重要なバイオマーカーであるチログロブリン (Tg) と抗チログロブリン抗体 (AbTg) の濃度、および使用された放射性ヨウ素の線量 (A) が含まれます。
クアン氏と彼の研究チームは、学生科学会議の全体会議で彼らの研究テーマを報告しました。このテーマは第2位を獲得しました。
このモデルは、これまでの複雑なモデルよりもシンプルになるように設計されているにもかかわらず、中核となる生物学的相互作用を正確に反映していることが注目に値します。チームの目標は、臨床現場で非常に実用的で、簡単に統合して使用できるモデルを実現することです。
構築された数学モデルに基づいて、学生グループは最適制御問題の開発を継続しました。この問題の目標は、がん細胞の数を最も効果的に減らし、Tg および AbTg バイオマーカーの濃度を安定させ、同様に重要な、放射線量による不要な副作用を最小限に抑えるという複数の目標を同時に達成するために、各特定の患者に最適な RAI 線量とスケジュールを見つけることです。
治療結果のシミュレーションに適用すると、計算は妥当性を示し、患者の治療期間を短縮するのに役立ち、医師が治療量を減らすことを検討するのに役立ちます。
治療への反応が良好な患者、中程度の RAI 耐性を持つ患者、強い RAI 耐性を持つ患者まで、3 つの代表的な患者グループに対するシミュレーションでは、モデルが初期の検査データに基づいて病気の進行を適切に予測できることが示されました。そこから、モデルは実際に適用された治療計画よりも合理的な RAI スケジュールと投与量を提供できます。
「実際の線量」と「モデル推奨線量」を比較したところ、モデルが提案した最適な治療戦略により、がん細胞の制御率が大幅に改善され、重要な生物学的濃度が正常レベルに戻ることが示されました。
個別化医療への潜在的な応用
このような学際的な研究、特に数学と医学の融合が形づくられるためには、メンバーの多大な努力が必要です。クアンさんは、数学を専攻していた学生として、医学関連の分野に転向した当初は多くの困難に直面したと語った。最初の数か月、約2〜3か月間、チームは医療の仕組みを学び、理解するために非常に努力しなければなりませんでした。書類を読むために夜更かししなければならなかった夜もありました。」
幸いなことに、このグループは医療専門家や医師から熱心な支援を受けました。明確に理解されていない問題がある場合、グループは直接またはオンラインで話し合います。思い出に残る体験の一つは、グループが初めて第108軍中央病院を訪問したことです。そこでは、医療チームと直接交流して協力し、データを収集し、医療検査と治療のプロセスを観察することができました。
「約3時間、医師たちと一緒に座ってデータを収集し、専門知識を交換しました。さらに、診察や治療のプロセス、患者さんの治療過程の一部を観察する機会もありました。本当に興味深く、有益な経験でした」とクアンさんは語りました。
クアン氏は、この研究が注目され、投資され、発展すれば、医師にとって強力な支援ツールになるだろうと述べた。これは、今後 4 ～ 5 年程度の近い将来における病気の進行を予測するのに役立つだけでなく、各患者に最も適した次の治療量に関する提案を提供するのにも役立ちます。
チームは現在、より多くの患者のデータセットを使用してこのモデルを積極的にテストしており、特に、これまで他の研究ではほとんど注目されていなかった高AbTgレベルの患者に焦点を当てています。
さらに、チームは入力データに基づいて各個人に適切な RAI 治療量を自動的に推奨できるソフトウェア アプリケーションを開発中です。プロジェクトが成功した場合、次の目標は特定のアプリケーション（アプリ）を開発することです。
特に、同グループは権威ある国際学術誌への掲載に向けて科学論文を準備中です。 「このプロジェクトが、現代医学で急速に成長している個別化治療のトレンドに貢献することを願っています」とクアン氏は語った。
出典: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html
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