電子鼻が血液中の卵巣がんの初期兆候を検出
LabMedica編集チームによるスペイン語版
2026 年 2 月 27 日更新
卵巣がんは、その症状が漠然としており、より一般的な症状に似ているため、後期段階で診断されることがよくあります。乳がんとは異なり、現在信頼できるスクリーニング方法はなく、既存の血液検査は単一のバイオマーカーに依存しているため、早期発見に必要な精度が欠けています。 2022 年だけで、世界中で約 325,000 人の新規症例と 200,000 人以上の死亡が報告され、2050 年までに大幅な増加が見込まれています。現在、機械学習ベースの手法により血液サンプルから卵巣がんの初期兆候を高精度で検出できるため、より迅速でより利用しやすいスクリーニング手法が提供される可能性があります。
リンシェーピング大学 (スウェーデン) の研究者は、VOC Diagnostics AB (スウェーデン) と協力して、血漿サンプルから放出される揮発性物質を検出する 32 個の市販センサーを備えた電子鼻を使用しました。それぞれの種類のがんは、独特のパターンの揮発性化合物を放出し、独特の臭いを与えます。特定のバイオマーカーを検索する代わりに、このシステムは広範な化学プロファイルを取得し、バイオバンクからの既知のサンプルでトレーニングされた高度な機械学習モデルを使用してデータを分析します。
画像: 電子鼻の 32 個のセンサーのうちの 1 つ (写真提供: リンシェーピング大学)
研究者らは、卵巣がんを子宮内膜がんや健康な対照サンプルから区別できるアルゴリズムを開発した。パイロット研究では、このツールが卵巣がんを特定する精度が 97% に達したことが示されました。この検査は結果が出るまでにわずか 10 分しかかからず、非常に正確に病気の段階を分離できることが示されています。調査結果は、 高度なインテリジェントシステムは、確立されたセンサー技術と最新の AI を組み合わせることで、現在のバイオマーカーに基づく検査と比較して診断パフォーマンスを大幅に向上できることを示唆しています。
この方法は単一のバイオマーカーの同定に依存しないため、卵巣がんスクリーニングのための既存のツールの限界を克服できる可能性があります。検査のコストと速度が低いため、特に検査施設のインフラが限られている環境では、より広範囲でアクセスしやすいスクリーニング プログラムが促進される可能性があります。研究者らは、悪性腫瘍が異なれば揮発性プロファイルも異なるため、このプラットフォームは時間の経過とともに複数の種類の癌を検出できるように適応できると考えている。研究チームは、このアプローチが3年以内にがん検診プログラムに統合され、早期発見が拡大し、生存率が向上することを期待している。
電子鼻の開発に携わったイェンス・エリクソン准教授は、「検査は10分もかからず、明確な結果が得られる簡単な検査だ。われわれの方法は、多くの人が低コストで検査できる上、現在市販されているものよりはるかに正確だ」と述べた。 「この研究は試験的ですが、3年以内にがんの検出に使用できるようにしたいと考えています。現在、私たちはがんの検出に重点を置いていますが、応用は無限にあります。」
関連リンク:
リンシェーピング大学
VOC診断AB
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