[ソウル/ヘルスコリアニュース] 人工知能で進行性乳がん・抗がん治療反応を早期に予測できる研究結果が出た。
韓国原子力医学院(キム·ミスク院長)はウ·サングン、キム·ヒョンア博士研究チームが局所進行性乳がんで手術前に抗がん治療を受けた患者の抗がん治療反応を人工知能(AI)技術のうち、ディープラーニング技法を利用して早期に予測できると4日、明らかにした。
癌細胞がリンパ節や乳房内の他の組織に転移した局所進行性乳がんは、再発と転移の危険が高く、手術前に抗癌治療を行う先行化学療法で腫瘍の大きさを小さくして手術を容易にし、乳房保存術の機会を高めるという。
先行化学療法の前後に腫瘍の大きさと範囲などを測定するために陽電子放出断層撮影(PETCT)及び磁気共鳴映像撮影(MRI)を実施することになり、診断段階別に繰り返される映像撮影とこれによる抗癌治療反応評価の遅延は治療の障害になってきた。
研究チームは、局所進行性乳がん患者群56人を対象に、先行化学療法前のPETCTおよびMRI撮影映像分析による先行化学療法治療反応予測を、既存の専門医とディープラーニング技法の利用に分けて比較分析した。
専門医が映像データを分析診断した結果、先行化学療法治療反応予測精度はPETCT84%、MRI61%と確認された。
一方、合成乗ニューラルネットワーク(CNN)を利用した特化されたアルゴリズムを活用したディープラーニング技法で、先行化学療法がよく効く患者群と、あまり効かない患者群のPETCT及びMRI撮影映像を学習させたディープラーニング基盤の人工知能モデルが映像データを分析診断した時の精度はPETCT 97%、MRI 85%で、専門医が分析したものより高かった。
今回の成果はディープラーニング技法は、局所進行性乳がん患者の先行化学療法の前に、一度のPETCTおよびMRI撮影だけで腫瘍の大きさと範囲だけでなく、先行化学療法の後の治療反応まで早期に予測し、患者の利便性と医療陣の速やかな治療方向設定に役立つものと期待されている。
ウ·サングン、キム·ヒョナ両博士の研究チームによる今回の研究成果は、『ネイチャー』の姉妹誌『サイエンティフィック·レポート』(Scientific Reports)で3日、オンライン版に掲載された。[論文名:Early prediction of neoadjuvant chemotherapy response for advanced breast cancer using PETMRI image deep learning]
研究チームは「今回の研究結果を通じて女性がん1位を占める乳がん、特に治療が難しい難治性乳がん患者の生存率向上を期待する」とし「放射線医学と人工知能技術を組み合わせた多様な臨床研究で国民の健康増進をリードする」と説明した。
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