前立腺がんに直面している男性にとって、病気がどこにあるのかを正確に知ることは、標的治療とより侵襲的な治療の違いを生む可能性があります。 UCLA Health では、研究者らが人工知能を利用して腫瘍をより正確にマッピングし、医師が病気の範囲をより正確に診断し、低侵襲性の治療法の候補を特定し、より正確な治療計画を立てるのを支援しています。
UCLA主導の一連の新しい研究で、研究者らはUnfold AIと呼ばれるAIツールの開発で大幅な進歩を遂げた。このツールはMRIデータと生検結果を組み合わせて、前立腺内のがんが存在する場所の詳細な3Dマップを生成する。このテクノロジーは、UCLA 設立の新興企業 Avenda Health と提携して開発され、医師に腫瘍のサイズと境界をより明確に把握できるように設計されており、十分な情報に基づいて治療法を決定するための新たな洞察を提供します。
「全体として、がん治療における AI の使用は、患者にとってより効果的で個別化されたケアにつながり、個々のニーズに合わせてより適切に調整された治療が提供され、病気との闘いでより成功する可能性があります」と、UCLA デイビッド ゲフィン医学部泌尿器科助教授であり、UCLA ヘルス ジョンソン総合がんセンターのメンバーであるウェイン ブリスベン医学博士は述べています。
AI が前立腺がんのより正確で個別化された治療戦略の推進にどのように役立っているかを示す、UCLA 主導の最新の研究の一部を紹介します。
焦点療法の恩恵を受ける人を予測する
で発表されたある研究では、 BJUI コンパスブリスベン博士と彼の同僚は、Unfold AI を使用して、前立腺の癌部分のみを凍結して破壊する低侵襲手術である部分腺冷凍アブレーションの恩恵を受ける可能性が最も高い医師を特定するのに役立つかどうかを確認しました。
局所療法の一種である部分腺冷凍アブレーションは、健康な組織を温存しながらがん細胞を破壊することを目的としており、手術や放射線と比較して副作用を軽減し、生活の質を向上させます。この手術では、MRI などの画像誘導を使用して腫瘍の位置を特定し、患部にエネルギーを正確に供給します。しかし、現在の方法では腫瘍サイズが過小評価されることが多く、より小さながんスポットを見逃す可能性があり、不完全な治療や再発につながります。
Unfold AI は、MRI および生検データを分析して前立腺腫瘍の詳細な 3D マップを生成することで、この制限に対処します。 2017年から2022年にかけてUCLAで腺部分冷凍アブレーションを受けた204人の男性を対象とした臨床試験では、医師らがAIツールを使用して腫瘍体積を推定し、腫瘍の悪性度やPSAレベルなどの従来の指標と比較した。
この研究では、腫瘍体積が治療の成功を予測する最も強力な因子であることが判明しました。腫瘍の大きさが 1.5 立方センチメートル未満の男性は治癒する可能性がはるかに高く、追加の治療や転移を避けることができました。この腫瘍体積の閾値を基準として使用すると、治療失敗の 72% を防ぐことができた可能性があると研究者らは報告しました。
「腫瘍の体積は治療の成功または失敗の主な決定要因であるため、これは重要です。AI を使用して腫瘍の体積と形状を予測することで、より明確な画像が得られ、焦点凍結療法のより適切な候補者を選択するのに役立つ可能性があります」と、UCLA のデビッド ゲフィン医学部教授でデカーニオン泌尿器科寄附講座の教授であり、UCLA ヘルス ジョンソン総合がんセンターのメンバーであり、この研究の主任著者でもあるレナード マークス医学博士は述べています。
前立腺がんの転帰を改善する
2番目の研究は、 泌尿器科ジャーナル、AI は医師が前立腺がんの範囲をより正確に特定するのに役立ち、診断、治療計画、手術結果を改善できる可能性があることを示しています。
Unfold AI システムは、従来の方法よりもはるかに正確に癌組織の境界を定義し、医師のみが評価するよりも 45 倍正確に腫瘍サイズを予測できることが判明しました。
ステージが異なれば、積極的な監視、手術、局所療法、放射線、全身治療などの異なるアプローチが必要となるため、腫瘍の範囲を正確にマッピングすることが不可欠です。従来の方法は MRI と PSA レベルに依存していますが、一部の腫瘍は「MRI で見えない」場合があり、腫瘍サイズが過小評価されることがあります。 AI は、腫瘍の辺縁をより正確に定義することでこの問題に対処します。これは、局所治療にとって特に価値があります。
研究者らは、7 人の泌尿器科医と 3 人の放射線科医が 50 人の患者の症例を検討するマルチリーダー、マルチケーススタディでシステムをテストしました。当初、医師は MRI 上で癌の疑いのある領域の輪郭を手動で示していました。数週間後、彼らは AI 支援を使用して同じケースを再評価しました。従来の方法を使用すると、医師が断端陰性、つまり腫瘍を完全にカバーできる確率はわずか 1.6% でした。 AI を使用すると、これは 72.8% に増加しました。 AI はまた、臨床医の一貫性を向上させ、焦点療法の推奨を増やし、より積極的な治療による副作用を軽減する可能性があります。
AI は MRI よりも正確に前立腺がんの精嚢への転移を予測します
3 番目の研究では、病期分類と治療計画における重要な要素である精嚢浸潤、つまり前立腺から精嚢への癌の広がりを予測する Unfold AI の能力を評価しました。 MRI では、解像度の限界やリーダー間のばらつきにより精嚢浸潤が見逃されることがよくありますが、AI が生成したがんマップでは、このタスクのための特別なトレーニングを受けていなくても精嚢浸潤を特定することに成功しました。
研究者らは2つのコホートを分析した。1つの施設からの前立腺切除患者147名と、2番目の施設からの20名の患者で、そのうち半数は精嚢浸潤が確認されていた。術前の画像データと臨床データから生成された 3D がん推定マップを使用した AI 予測は、MRI をはるかに上回りました。最初のコホートでは、MRI は精嚢浸潤症例の 48% を見逃しましたが、AI はわずか 8% を見逃しました。 2 番目のコホートでは、MRI では症例の 40% が見逃されましたが、AI では 20% でした。
「これらの発見は、AI が精嚢浸潤の術前検出を大幅に改善し、前立腺がんのより正確な病期分類と治療計画をサポートする可能性があることを示唆しています」とブリスベン博士は述べました。 「この結果は、AI が MRI を補完し、手術および放射線戦略に対してより信頼性の高いガイダンスを提供できる可能性を浮き彫りにしました。」
#は医師が前立腺がんをより明確に観察しより効果的な治療を導くのに役立ちます