健康

AIモデルによる子宮頸がんの再発予測

ライデン大学医療センター（LUMC）の研究者らは、子宮がんの再発リスクを正確に予測できるAIモデルを開発しました。このAIモデル、HECTOR（組織病理学に基づく子宮内膜がんの個別化結果リスク）は、現在の方法よりも優れた機能を備えているため、将来のがん治療において重要な役割を果たす可能性があります。 子宮がんは主に 55 歳から 80 歳の女性に発症し、女性生殖器のがんの中で最も一般的なものです。この病気は早期に発見されることが多く、そのため治療も容易です。残念ながら、5 年以内に再発した場合、回復の見込みははるかに悪くなります。放射線療法や化学療法などの追加治療により、再発のリスクは抑えられます。しかし、これらの治療は患者にとって非常にストレスの多いものです。 AIモデルHECTOR そこで、主任研究者で病理学者のチャリング・ボッセ氏とその同僚は、AIがこのリスクを予測できるかどうかを調査した。そして、AIが 開発されたモデルHECTOR は、現在の標準的な方法よりも優れた非常に高い精度で子宮がんの再発リスクを予測できるようになりました。 HECTORは、腫瘍の顕微鏡画像と、1,000人以上の患者を対象とした過去の臨床研究（PORTEC-1/2/3）のデータを使用して開発されました。その後、AIモデルは、トレーニング段階で使用されていなかった患者の画像でテストされました。このテストにより、子宮がんの再発リスクを予測するHECTORの有効性と精度に関する最初の証拠が得られました。 AIモデルは顕微鏡画像と腫瘍のステージのみを必要とするため、この方法は現在の標準よりも安価です。さらに、HECTORは患者をさまざまなリスクカテゴリ（低、中、高）に分類できます。これにより、よりパーソナライズされた治療アプローチが可能になります。HECTORによって予測されたように、高リスクの患者は、手術後の放射線治療に加えて化学療法を行うことで最も恩恵を受けるようです。「そしておそらくさらに重要なのは、低リスクの患者は追加の化学療法を回避できることです」とボッセは言います。下のビデオでは、HECTORの仕組みをより詳しく説明しています。研究の結果も 出版された Nature Medicineに掲載。 HECTORは子宮がんの再発リスクを高い精度で予測できるAIモデルです。 さらなる研究が必要 さらなる研究がまだ必要であるにもかかわらず、ボッセ氏は腫瘍学における AI の利用に大きな可能性を見出しています。「HECTOR での私たちの研究結果は、AI が子宮がん患者のケアを本当に改善できることを示す初期の兆候です。」ボッセ氏は自動運転車の台頭と比較し、「この種の AI が実際に医療に適用されるにはまだ規制が必要ですが、その間、病理学者として注意すべき点を HECTOR から学ぶことができます。」と述べています。 研究者たちは、HECTOR を腫瘍学における技術革命の重要な一歩と見ています。診断が改善されれば、適切な治療計画を立てることができます。これは最終的に患者の生存率の向上につながります。「私たちは診断の革命の前夜にいます。これは最終的に患者の治療の改善、生存率の向上、生活の質の向上につながります」とボッセ氏は語りました。 子宮がんの再発リスクを予測することに加えて、このがんや他のがんの初期診断にAIを使用する研究が長い間成功している。2022年には、LUMCの研究者がすでに1つを開発している。 AI方式 これにより、子宮がんを含むさまざまな種類のがんの診断が改善されました。 #AIモデルによる子宮頸がんの再発予測