健康

超高感度AIベースの技術により、標準的な方法よりも速く癌を検出できます。「大きな進歩」

血液中の腫瘍DNAを検出する人工知能（AI）ベースの方法が、がんの再発を予測する上で前例のない感度を示したことが研究で明らかになった。 この新技術は、再発を非常に早期に検出し、治療中に腫瘍の反応を綿密に監視することで、がん治療を改善する可能性を秘めています。 金曜日にジャーナルに掲載された研究によると ネイチャーメディシン研究者らは、人工知能プラットフォームの一種である機械学習モデルを訓練し、患者の血液検査から得たDNA配列データに基づいて循環腫瘍DNA（ctDNA）を高感度かつ非常に高い精度で検出できることを示した。 ウェイル・コーネル・メディシン、ニューヨーク・プレスビテリアン、ニューヨーク・ゲノム・センター（NYGC）、メモリアル・スローン・ケタリングがんセンター（MSK）のチームは、肺がん、黒色腫、乳がん、大腸がん、前がん状態の大腸ポリープの患者を対象にこの技術を実証することに成功した。 「私たちは『信号対雑音』比の顕著な改善を達成することができ、これにより、例えば、標準的な臨床方法よりも数か月、あるいは数年も早く癌の再発を検出できるようになりました」と、 声明の中で この研究の共著者であるダン・ランドー医学博士は、コーネル大学ウェイル校医学部の血液学および腫瘍内科部門の教授であり、ニューヨークゲノムセンターの中心教員でもある。 こちらもご覧ください 液体生検技術は、その大きな可能性を実現するのに時間がかかっています。これまでのほとんどのアプローチは、比較的小さな癌関連変異のセットをターゲットにしており、血液中の変異は信頼性のある検出には少なすぎることが多く、癌の再発が検出されないままになっています。 数年前、ランドー博士と彼の同僚は、血液サンプルのDNAの全ゲノム配列解析に基づく代替アプローチを開発しました。 研究者らは、この方法ではるかに多くの「信号」を収集でき、腫瘍DNAの検出をより高感度に、そして論理的に簡単に行えることを実証した。 それ以来、このアプローチは液体生検の開発者によってますます採用されるようになりました。 新しい研究では、研究者らは、高度な機械学習戦略（ChatGPTやその他の一般的なAIアプリケーションに類似）を使用して、配列データ内の微妙なパターンを検出し、特に、がんを示唆するパターンと配列エラーやその他の「ノイズ」を示唆するパターンを区別することで、さらなる飛躍を遂げました。 研究者らはテストで、MRD-EDGE と名付けたシステムを訓練し、大腸がん患者 15 人の患者特有の腫瘍変異を認識できるようにした。 患者の手術と化学療法後、血液検査に基づいて、システムは患者のうち9人にがんが残っていると推定した。 これらの患者のうち5人は、数か月後に感度の低い方法で癌が再発していることが判明した。 また、このシステムは偽陰性の結果も出さなかった。MRD-EDGE が腫瘍 DNA がないと判断した患者のうち、研究期間中に再発した患者はいなかった。 MRD-EDGE は、早期肺がんおよびトリプルネガティブ乳がん患者の研究で同様の感度を示し、1 例を除くすべての再発を早期に検出し、治療中に腫瘍の状態を追跡しました。 研究者らは、MRD-EDGE が、大腸がんが発生するポリープである前がん状態の大腸腺腫から変異した DNA も検出できることを実証しました。 「これらのポリープが検出可能なctDNAを放出するかどうかは明らかではなかったため、これは前癌病変の検出を目的とした将来の戦略を導く可能性のある重要な進歩である」とランドー博士は述べた。 最後に、研究者らは、患者の腫瘍配列データに基づく事前のトレーニングがなくても、MRD-EDGE は、X 線画像ベースの基準による検出の数週間前に、黒色腫および肺がん患者の免疫療法反応を検出できることを示しました。 ソース： ニュース ラベル:…