AIが肺がん診断を強化する見込み

A team of engineers from the University of Cologne’s Faculty of Medicine and University Hospital Cologne have introduced an AI model that can help detect lung cancer tissue in minutes. The new system combines the most extensive data set related to the disease available and has shown some promising results. Here’s everything you need to know about how AI is poised to enhance lung cancer diagnosis in the near future.

肺がん

2023年には、推定130万人が肺がんで命を落としました。この疾患は世界で最も致死率が高く、最も一般的な病気の一つです。肺がんのタイプの中で、非小細胞肺がん（NSCLC）は全肺がんの80%以上を占めています。このタイプの肺がんは、時間とともに肺組織に悪性腫瘍を形成します。

病理学的検査

病理学的検査は、腫瘍学者が肺がん組織を発見する方法です。このプロセスでは、医療従事者がヘマトキシリン・エオシン（H&E）染色された組織サンプルを収集する必要があります。腫瘍学者はこれらのサンプルをレビューし、腫瘍細胞の有無を判断します。さらに、患者のデータと遺伝情報を用いて効果的な治療をカスタマイズします。

デジタルトランスフォーメーション

組織採取の最初のステップは、何十年も腫瘍学で変わっていませんでした。しかし、データの処理方法と手段はデジタル形式へと移行しました。デジタル病理プラットフォームにより、研究者が顕微鏡で細胞を観察する必要がなくなり、コンピュータモニターで作業できるようになりました。

病理のデジタル化は、ソフトウェアを発見プロセスに統合できるなど、重大な利点をもたらしました。現在、ほとんどの専門家はデジタル肺組織解析の何らかの形態を用いて患者の状態を判断しています。今後数年で、人工知能が手動で操作されるソフトウェアシステムに取って代わり、組織中の肺がんの有無を判断する主要手段となるでしょう。

新たな機会

人工知能モデルは、膨大な組織画像を活用し、人間のレビューアが捉えられない追加情報を抽出できます。そのため、より効果的でアクセスしやすいAI駆動の病理システムを作り出す動きが強まっています。

AI肺がん研究

この研究「次世代肺がん病理学: 診断および予後アルゴリズムの開発と検証」は、ジャーナル Cell Reports Medicine に掲載され、NSCLC診断向けに特化した新しいAIアルゴリズムと計算病理プラットフォームを公開しています。
この研究は新しいAI基盤モデルの組み合わせを示し、これまでで最大かつ最も関連性の高いデータセットを使用しています。システムは、肺腺癌や扁平上皮癌など重要な詳細を含む全スライド画像を含む多クラス組織データセットを統合しています。特筆すべきは、AIモデルが1,527人の患者からの4,000枚以上のスライドを統合し、国際的な肺がん研究提供者のコホートから作成されたことです。

テスト

研究のテストフェーズでは、組織サンプルの結果を専門病理学者の意見と比較し、品質を確保しました。チームは、H&E染色組織サンプルから得られる説明可能で独立した有能な予後パラメータのみを使用することに注力し、結果の確認が容易になりました。

ソース – Cell Report Medicine

肺がん研究結果

結果は、アルゴリズムが非常に高精度で、他の肺がん腫瘍判定方法よりも速いことを示しました。チームは0.89の精度を示し、多くの誤差はAIアルゴリズムの検出能力ではなく、ピクセルに起因する光学的問題によるものでした。

利点

AI駆動の肺がん検出システムは、市場にもたらす利点が多数あります。まず、これらの低コスト代替手段は、より大型で専門的な機器や専門家が不足している遠隔地域でも使用可能です。そのため、よりバランスの取れたアクセスしやすい治療プロセスの構築に貢献できるでしょう。

自動分析

AIシステムの主な利点の一つは、完全に自動化されていることです。組織サンプルはスキャンされ、表示・テストされ、治療推奨がシステムによって行われます。診断時間を短縮することで、患者は治療の必要性とコストを削減できます。

新たな情報

この研究が多くの専門家を興奮させているもう一つの大きな理由は、新たなデータ収集手法への道を開くことです。AIアルゴリズムは、データセット内の見えにくいパターンや関連性を判定する能力が向上しています。そのため、このシステムは患者から収集された過去および新しい情報を継続的に学習し、能力を向上させることができます。

何年にもわたり、何百万もの肺がん組織サンプルが採取されてきました。このデータは、検出が難しいパターンや関連事象を判定できる大規模なAIモデルに入力されることで、将来の予防方法への手がかりを提供する可能性があります。

改善された治療

もう一つの大きな利点は、より優れた治療が可能になることです。このシステムにより、医療従事者は患者に対して最適化された個別治療を迅速に作成できます。肺がんの診断は、疾患の拡散防止と患者の死亡率低減に不可欠です。将来的には、これらのシステムが自宅に設置されたり、個人や小規模診療所にレンタルされる可能性があります。この取り組みは、誤診の減少、移動の必要性の削減、関係者全体の費用削減を実現し、世界的な導入への道を開くでしょう。

肺がん研究者

本プロジェクトの研究チームは、ケルン大学病院総合病理学・病理解剖学研究所のユリ・トルカフ博士とラインラート・ビュートネ教授（Dr.）が率いました。このプロジェクトは、ノルトライン＝ヴェストファーレン州、ドイツ連邦教育研究省、そしてヴィルヘルム・サンダー財団からの資金助成により実現しました。

AI肺がん研究から恩恵を受けられる2社

複数の大手製薬企業は、この新しいAIモデルを統合することで診断・治療プロセスを大幅に改善できる可能性があります。この低コスト代替手段は、既存のビジネスモデルに効果的に導入しやすいです。さらに、各社は独自の研究データを統合してAIの能力をさらに向上させることができます。以下は、今後数週間でこの取り組みを検討すべき2社です。

1. Sanofi

SNY 価格チャート

サノフィは1973年に国際的な製薬企業として市場に参入しました。このフランス拠点の企業は、がん診断と治療の分野で先駆者です。同社は分子腫瘍学、免疫腫瘍学、ゲノム医療プラットフォームなど多様な製品を提供しています。サノフィは複数の治療薬の発売により大きな成功を収めています。

サノフィは最近、イブルチニブを用いた多発性硬化症（MS）治療の早期試験が好調であることを明らかにし、株価が大きく上昇しました。このニュースはすべてが好材料というわけではなく、続く2つのテストは期待した結果を出せませんでした。しかし、研究が正しい方向に進んでいることからトレーダーの信頼は高まりました。現在、同社は臨床試験中の候補薬が13件以上あります。承認されれば、これらは血液、皮膚、肺、乳房、ホルモン陽性がんの治療を対象とした同社の多数の製品ラインナップに加わります。

2. Gilead Sciences

GILD 価格チャート

ギリアド・サイエンスは、長年にわたり数多くの賞賛を受けてきたバイオ医薬品の大手で、フォーチュン誌が選ぶ製薬業界の最も称賛される企業の一つにも選ばれています。ギリアド・サイエンスはがん、肝炎、HIV治療を専門としています。同社は拡大中の腫瘍学部門を持ち、AI診断システムを統合して治療モニタリング能力を向上させることが可能です。

ギリアドは30か国以上で事業を展開し、本社はカリフォルニアにあります。現在、従業員は18,000人以上で、がん治療の先進的イノベーターとして認識されています。ギリアド・サイエンスは、健康格差の改善と全ての人への画期的な治療へのアクセス拡大という目標から、多くの投資家にとって強い「保有」と見なされています。

AIが医療業界を変革しようとしている

医療分野はAIの導入を進めており、より効果的な手法や診断への道を切り開いています。すでに、AIシステムは疾病を診断し、アルツハイマー病を予測し、がん治療のコストを削減することが可能です。将来的には、AIシステムが誰でも利用できる社内医療オプションになる可能性があります。

AI肺がん診断は理にかなっている

AI肺がん診断研究の結果を検証すると、人々がなぜ興奮しているかがすぐに分かります。AIは現在の方法よりも低コストで腫瘍細胞を正確に判定できます。さらに、システムは最初から新しいデータに基づき継続的に改善されるよう設計されています。そのため、このチームは将来的に何百万人もの命を改善した功績があると言えるでしょう。 (SNW.DE ) (SNY ) (GILD )

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