AIモデルが子宮がんの再発を高精度で予測

HECTOR（組織病理学に基づく子宮内膜がんの個別化転帰リスク）と呼ばれるこのモデルは、現在の方法よりも優れた予測力を提供し、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。この研究の成果は、権威あるジャーナルに掲載されました。 ネイチャーメディシン。

注文仕立て

子宮がんは、女性生殖器のがんの中で最も一般的なもので、主に 55 歳から 80 歳の女性に発症します。この病気は早期に発見されることが多く、治療も容易ですが、5 年以内にがんが再発した場合の見通しはかなり悪くなります。

がんの再発リスクは、放射線療法や化学療法などの追加治療によって軽減できます。しかし、これらは患者にとって非常にストレスのかかる治療であり、すべてのタイプの子宮がんが治療に同じようによく反応するわけではありません。カスタマイズされた治療計画を作成するために、病理医は顕微鏡下で腫瘍組織を評価します。そこで、主任研究者で病理学者の Tjalling Bosse 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ました。

HECTORの役割

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、HECTOR はトレーニング フェーズ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。結果は印象的でした。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ことが証明されました。

安い

HECTOR の最大の利点の 1 つは、顕微鏡画像と腫瘍のステージのみが必要なため、現在の標準よりも安価に済むことです。さらに、HECTOR は患者をさまざまなリスク カテゴリ (低、中、高) に分類できるため、より個別化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受けなくて済むということです」と Bosse 氏は言います。

将来の展望

さらなる研究はまだ必要だが、ボッセ氏は腫瘍学における AI の応用に大きな可能性を見出している。「HECTOR に関する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最初の兆候です」。彼は HECTOR の開発を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まで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」と述べている。

診断における技術革命

HECTOR は、腫瘍学における技術革命の重要な一歩です。診断の改善により、正しい治療計画を策定することができ、最終的には患者の生存率の向上につながります。「私たちは診断革命の前夜にいます。これは最終的に、より良い治療、より高い生存率、そして患者の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。

HECTORの詳細については、英語のビデオをご覧ください。 ユーチューブ これは HECTOR がどのように動作するかを説明しています。

この研究は、ハナート基金の資金援助により可能となり、AIRMECコンソーシアム（サラ・ボリンスキーとユリアーン・バーキー・ウルフ）が、ロンドン大学メリーランド大学医学部病理学・放射線治療学科（ナンダ・ホレウェグ博士）、PORTEC試験コンソーシアム（カリエン・クロイツベルク教授）、チューリッヒ大学病理学・分子病理学科（ヴィクトル・ケルツァー教授）の協力を得て実施しました。