MISO と呼ばれる新しい人工知能を活用したツール (Mウルトラ私-モーダル S寛容な ○mics) は、非常に小さな組織片 (人間の髪の毛 5 本の幅に相当する 400 平方マイクロメートルほどの小さな組織片) からのデータを調べることによって、がんの細胞レベルの特徴を検出できます。ペンシルバニア大学ペレルマン医学部の研究者によって構築されたこのツールは、一連のデータを分析し、医療画像上の最小のスポットにさえ洞察を適用できます。本日出版されたMISOについて詳しく説明した新しい論文によると、医師はさまざまながんに最適な個別の治療法を導き出せる可能性があるという。 ネイチャーメソッド。
研究者らは、MISO を使用して、提供された患者組織からのデータと画像を使用して、さまざまながんに関する次のような新しい情報を発見しました。
- 膀胱がん：MISOは、免疫療法に対する反応の改善に関連する三次リンパ構造の形成を担う特殊な細胞群を検出しました。
- 胃がん：MISOによりがん細胞と組織内部の粘膜を区別
- 結腸直腸がん: MISO は、単一の腫瘍を構成するさまざまな悪性細胞に光を当てるのに役立つがん細胞のさまざまなサブクラスを特定しました。
さらに、MISO は非癌性脳組織の構造を分析するために使用されました。
これらの成果はすべて、より良い治療法を導き、生存率を高めることができますが、MISO のような非常に強力な AI ツールなしでは不可能ではないにしても、非常に困難です。
MISO は、研究者がトランスクリプトミクス (遺伝子の研究) などのさまざまな「オミクス」モダリティを検討することで組織の物理的配置を検討することで、さまざまな条件についての洞察を得ようとする研究分野である「空間マルチオミクス」で機能するように開発されました。発現）、プロテオミクス（タンパク質）、メタボロミクス（代謝産物とそのプロセス）など。
「空間オミクスの分野が進歩するにつれて、同じ組織スライスから複数のオミクスモダリティを測定することが可能になり、補完的な情報が提供され、より包括的で洞察力に富んだ見解が得られます」と、この研究の上級著者であり、研究者でもあるミンヤオ・リー博士は述べた。生物統計学とデジタル病理学の教授。
MISO は、すべての空間オミクス モダリティと、利用可能な場合には顕微鏡解剖学画像の同時分析を可能にすることで、膨大なデータの課題に対処します。これは、サンプルごとに数十万の細胞を含むこのようなデータセットを処理できる唯一の方法です。」
ミンヤオ・リー博士、ペンシルバニア大学生物統計学およびデジタル病理学教授
空間トランスクリプトミクスを使用して画像を観察する場合、1 つの画像内の 1 つのピクセルには、オミクスのレンズを通して分析される 20,000 ～ 30,000 のデータ ポイントが含まれており、複数のオミクスが考慮されている場合、その数は 2 倍、3 倍になる可能性があります。 MRI および CT スキャンでは、解釈するデータ ポイント (グレーの階調) がピクセルごとに 1 つだけあります。彼らを支援する何らかの人工知能ツールがなければ、医療画像を検査する医師や研究者は、MISO が得られる洞察の一部を認識することはほとんど不可能でしょう。
オミクス画像技術の最新の取り組み
MISO は、訓練された人間でも見ることができないものを見ることができる人工知能画像技術の開発におけるリーの取り組みを継続しています。今年の初めに、彼女のチームは、ゲノミクスを調査するツールであるiSTARを調査した論文を発表し、他の方法では気づかれなかったであろう癌の痕跡とその治療に対する身体の反応を発見した。
MISO は iSTAR よりもはるかに広範囲のデータを検討しており、その一部のコンポーネントは MISO の開発に使用されていますが、領域は異なりますが、両方とも役立つと想定しています。 iSTAR は、イメージングの鮮明度を高め、MISO が分析できる空間オミクス データを仮想的に生成するのに役立ちます。一方、MISO は、より微細な対象への洞察をサポートします (高内皮細静脈、つまり白血球を特定の細胞に動員する特別な細胞グループの検出など)ティッシュ）。
今後、チームは空間オミクスと病理イメージングについて学んだすべてを収集し、複数の組織サンプルを一度に同時に分析できるように MISO を改善し、結果の出力を飛躍的に増加させたいと考えています。
一部のデータのようなエピジェネティック マーク (DNA を制御するが、純粋な遺伝学ではなく環境によって影響を受ける化学物質) はまだ大規模な方法で測定されていませんが、MISO の AI システムは情報を処理しながら「学習」することができ、これは、このデータが利用可能になったときに認識できるようにするためです。 「これらの多様なデータタイプを統合することで、MISO が細胞の動作のさまざまな側面についてより深い洞察を提供できるようになると期待しています」とリー氏は述べた。
ソース：
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2025-01-16 07:27:00