臨床検査における人工知能の利用は、世界中で癌の診断を改善する可能性がある
概念実証研究において、 上海交通大学 中国では、 人工知能 （AI）は、一滴の乾燥血液から3種類の癌を診断することができた。紙ベースの検査では、 大腸、 胃のそして 膵臓がん がん患者と非がん患者を区別します。
研究チームの目標は、特に地方において、がんがまだ初期段階にあるうちに診断する方法を開発することだった。
「世界中で10億人以上が病気の診断を見逃す割合が高く、精度と価格の向上を示す診断ツールの必要性を浮き彫りにする問題となっている。さらに、そのようなツールは生態学的に脆弱でエネルギーが限られている地域でも使用できるため、限られた資源で健康増進を最大化し、持続可能性を高めるソリューションを開発する必要があることを示唆している」と研究者らはジャーナルに掲載された記事で述べている。 自然の持続可能性 題名「普遍的な代謝性癌診断への持続可能なアプローチ。」
研究者らは、0.05ミリメートル未満の乾燥血液を使用することで、患者の癌の有無を82％から100％の確率で正確かつ迅速に特定できると判定した。
モンテフィオーレ ヘルス システムの腫瘍専門医で、アルバート アインシュタイン医科大学の助教授であるチャオユアン クアン医学博士 (上) によると、液体の血液とは異なり、乾燥血清は「はるかに低コストで、はるかに簡単な機器で収集、保管、輸送できる」とライブ サイエンスは報告しています。「これにより、世界中でがんの早期発見検査を民主化できる可能性があります」と同氏は付け加えました。紙ベースの臨床検査でがんの種類を検出し、区別できれば、世界中のがん診断に恩恵をもたらすでしょう。(写真著作権: アルバート アインシュタイン医科大学)
地方におけるがん検診の改善
アン 以前の研究 2022年に中国で実施された研究では、中国の都市部と農村部の1,570人のがん生存者の結果を調査しました。その研究によると、患者の84.1％は症状が現れてから初めてがんと診断され、都市部の患者はがんの早期段階で診断される可能性が高いことがわかりました。さらに、農村部の患者は検査や治療の選択肢も少なかった。
この最新の中国の研究の研究者らは、がん患者と非がん患者の献血者を対象にAIモデルをテストし、その結果を従来の方法と比較した。 液体血液生検 テスト。
「彼らが行ったモデリングに基づいて、この新しいツールを中国の農村部の人口レベルのがんスクリーニングに使用した場合、膵臓がん、胃がん、大腸がんの未診断症例の推定割合を約20％から50％削減できると報告した。」 ライブサイエンス 報告。
科学者たちは 乾燥した血清斑点 （DSS）と 機械学習 研究を実施する。彼らによると 自然の持続可能性 論文によると、DSSは、サンプル中の敏感なバイオマーカーが分解したり、適切な分析を行うのに血液量が不十分であったりするため、がん研究において難しい場合がある。これらの問題を回避するために、研究者らは ナノ粒子増強レーザー脱離イオン化質量分析法 （NPELDI MS）信頼性と感度を高めるために無機 ナノ粒子 選択性を強化し、精製するためにサンプルに適用された 代謝化合物 サンプルから。
しかし、研究著者らは「NPELDI MSの乾燥スポット分析への適応は検証されていない」と指摘した。 興味深いエンジニアリング 報告。
「素晴らしいスタート」
中国の科学者らが作成した機械学習アルゴリズムは、DSSサンプルを使用して重要な生物学的マーカーを保存でき、がんの診断に役立つ可能性があることを実証している。
彼らの研究によると、未診断のがんの全体的な減少率は 20.35% から 55.10% の範囲でした。研究者らは、AI ツールの実装により、中国の農村部における特定の未診断がん症例の割合を次のように削減できると推定しました。
- 大腸がんでは84.30%から29.20%
- 胃がんでは77.57%から57.22%に上昇し、
- 膵臓がんの場合は34.56%から9.30%。
「素晴らしいスタート」です チャオユアン・クアン医学博士腫瘍専門医 モンテフィオーレ ヘルス システム 助教授 アルバート・アインシュタイン医科大学 言った ライブサイエンス「このがん検査が実際に使われるようになるまでには、まだ長い時間がかかるだろう」と同氏は述べた。しかし、このツールの可能性は「計り知れない」と同氏は付け加えた。「この検査を患者に提供できるようになるまでには、まだ何年もかかるだろう」
「さらに開発が進めば、理論的には他の種類の癌や他の病気の早期発見、あるいはすでに診断された患者の病気の進行を監視するために使用できる可能性がある」と彼は指摘した。
この AI ツールを臨床診断の現場で使用するには、さらなる研究と臨床試験が必要です。この研究は、研究者が組織以外の標本タイプで癌バイオマーカーを探しているもう 1 つの例であり、機械学習によって将来癌を早期に検出し、生存率を高め、医療費を節約できるという希望をさらに裏付けています。
中国でこの種の研究が推進されている理由の 1 つは、中国には 36,000 以上の病院と約 20,000 人の解剖病理学者がいるという事実です。このうち、北米や北欧の基準で訓練を受けた病理学者はごくわずかです。
他の国々と同様、中国でも専門病理学サービスに対する需要が病理学者の供給を上回っています。このため、同国の研究者は、より迅速で安価、そして人間の病理学者と同等の精度でがんやその他の疾患の診断検査を開発したいと考えています。
—JP シュリングマン
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