人工知能
AIプロトコル「DeepHRD」、がん治療の時間とコストを変革へ
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がんは世界中で依然として脅威です。数多くの科学的イノベーションにもかかわらず、依然として世界で最も多くの命が失われる原因です。
2024年、米国だけで推定 200万件のがん症例が診断され、死亡者数は61万件を超えると予測されています。
2017〜2019年のデータに基づく計算では、米国の男女の40%以上が生涯のどこかでがんと診断されることが示されています。さらに懸念すべきは、今年だけで約15,000人の子どもや青年ががんと診断され、そのうち約1,600人が残念ながら死亡することです。
米国の状況は世界的なシナリオを反映しています。死亡原因の上位に位置するがんは、2022年に世界で約2000万件の新規症例と970万件のがん関連死亡が報告されました。近い将来に緩和の兆しは見えていません。2040年までに、年間新規がん症例は2990万件に、がん関連死亡は1530万件に増加すると予測されています。
したがって、がんという脅威に対処するには、科学、技術、医療研究コミュニティ全体の総合的な取り組みが必要です。次のセクションでは、世界中の人々が将来の取り組みに対して楽観的かつ熱意を持てるようになる可能性を持つ、ある取り組みについて議論します。
がん生検のためのAI駆動精密腫瘍学
最近の科学ジャーナル Journal of Clinical Oncology に掲載された論文では、DeepHRD、深層学習プラットフォームを用いて、ヘマトキシリンとエオシン（H&E）染色された組織病理スライドからHRDを予測する取り組みが言及されています。The Cancer Genome Atlas（TCGA）からの乳がんおよび卵巣がんの一次腫瘍を使用しています。
この画期的な成果は、相同組換え欠損（HRD）を有するがんが白金塩類やポリ（ADP-リボース）ポリマーゼ阻害剤の恩恵を受けるため、重要です。しかし、HRD検出の標準診断テストは分子プロファイリングを必要とし、普遍的に利用できるわけではありません。
研究結果は、DeepHRDが外部コホート、スライドスキャナー、組織固定条件の違いを超えて、日常的なH&Eスライドから直接乳がんおよび卵巣がんのHRDを予測できることを示しました。その結果を従来の分子検査システムと比較したところ、DeepHRDプラットフォームは患者数を1.8〜3.1倍多く分類でき、高分化漿液性卵巣がんにおいては全生存率（OS）が向上し、転移性乳がんにおいては白金特異的無増悪生存期間（PFS）も改善しました。
結果は医療コミュニティがこのソリューションに興奮する理由を示す一方で、AIの導入は早期がん診断と適切な治療の運用ロジスティクスにおいて大きな改善をもたらしました。
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AIプロトコルの導入が重要な理由は何か？
UCサンディエゴの研究者によるとこの実験の指揮者は、システムにAIを組み込むことで、腫瘍生検スライドから臨床的に有用なゲノム変異を迅速かつ低コストで検出できるようになると述べています。
研究者は、このシステムが乳がんおよび卵巣がんの臨床腫瘍学治療ワークフローにおいて、数週間と数千ドルのコストを削減できると考えています。
そうでなければ、遅延は生命に関わる危険をもたらすだけでなく、高コストのプロセスは資源に制約のある患者に影響を及ぼす可能性があります。その意味で、AIの導入はがん診断プロセスをより包括的にすることを意味しました。
ボトルネックを説明しながら、Erik Bergstrom博士（PhD）、本研究の第一著者でAlexandrov研究室のポスドク研究員は次のように述べました：
「残念ながら、高コスト、組織要件、そして遅いターンアラウンドタイムが精密腫瘍学の広範な利用を妨げており、がん患者にとって最適でない、場合によっては有害な治療につながっています。」
したがって、AI駆動のゲノム検査は救いとなります。患者にとって重要な時間を節約するだけでなく、初期組織診断後に即座に治療処方を可能にすることで医師を支援します。この精密腫瘍学手法は従来のゲノム検査よりも信頼性が高く、AI検査の失敗率はほぼゼロです。対照的に、従来のゲノム検査は20〜30％の失敗率があり、再検査や侵襲的生検が必要になることがしばしばです。
AIによるHRDの特定は、この手法ががんゲノムバイオマーカーを正確かつ瞬時に検出できるようにすることを可能にします。
長年この分野に関わってきた研究者や科学者は、この画期的な成果を画期的だと考えています。理由を説明すると、UCサンディエゴの医学部教授であり、Center for Engineering and Cancer、Moores Cancer Centerのメンバーでもあるスコット・リップマン医学博士は次のように述べています：
「精密腫瘍学の時代は90年代後半に始まりましたが、最近の米国の研究では、がん患者の大多数がFDA承認の精密治療を受けていないことが示されています。その主な理由は検査を受けていないからです。臨床腫瘍医として—ほぼ40年にわたりこの仕事をしてきましたが—このアプローチが精密腫瘍学の未来であることに疑いの余地はありません。」
DeepHRDの基盤となる技術は、UCサンディエゴが発行した暫定特許で保護されており、これらの特許はAlexandrov、Bergstrom、そしてリップマンが関与するio9にライセンスされています。
次のセクションでは、この会社を簡単に見て、どのような能力を持ち、これまでにどのようなソリューションを提供してきたかを理解します！
#1. Io9：AIを活用したデジタル病理学
Io9はすでに、日常的な臨床スライドから分子プロファイリングを効率的に実施するAIプラットフォームを備えています。このプラットフォームはデジタルスライドからゲノムバイオマーカーを検出でき、世界中のすべての患者が治療にアクセスできるようにします。
HRDバイオマーカーに基づくソリューションに加えて、現在は乳がんと卵巣がんに対応し、将来的には膵臓がんにも対応する予定です。また、Io9はKRAS、EGFR、BRAFなど多数のバイオマーカーにも取り組んでおり、肺がん、大腸がん、乳がん、転移性黒色腫などの領域で将来的に有用になるでしょう。
Ludmil B. AlexandrovはIo9の創設者兼最高科学責任者であり、創設者の一人であるScott M. Lippmanは取締役会のメンバーです。
Io9は教育者や研究者がイノベーションを拡大し商業化できるようにする組織からスピンオフした企業ですが、AIが腫瘍学診断と治療に結びつく大手企業も多数存在します。
#2. GE Healthcare
2024年5月1日、GE HealthCare（Nasdaq: GEHC）は、Revolution RTという新しい放射線治療用コンピュータ断層撮影（CT）ソリューションを発表しました。これは革新的なハードウェアとソフトウェアを備えており、シミュレーションワークフローを簡素化し、腫瘍学ケアをよりパーソナライズかつシームレスにします。Revolution RTは、欧州治療放射線学会（ESTRO）2024年大会（グラスゴー）で、Intelligent Radiation Therapy（IRT）プラットフォームのAI強化バージョンと共に披露されました。
GE HealthCareのチーフテクノロジー・サイエンスオフィサーであるTaha Kass-Hout博士は、AIを腫瘍学ソリューションに組み込むことについて次のように述べました：
「GE HealthCareでは、AI駆動技術を通じて腫瘍治療の最前線を前進させ、ケアの連続性を変革・最適化することにコミットしています。」
AIを組み込む利点を列挙すると、Taha Kass-Hout博士は、患者の解剖学的構造を高精度で可視化し、正確な腫瘍標的設定を支援し、近くの健康組織を保護することができると述べました。これにより「正確で、よりつながりのある、効率的なケア環境が実現し、パーソナライズドケアの提供が加速し、患者の転帰向上が期待できる」ことになります。
GEHC 価格チャート
2023年通年で、GE Healthcareは売上高196億米ドルを報告し、前年同期比で7％増、オーガニックベースで8％増を記録し、すべてのセグメントと地域で成長しました。
#3. iCAD
別の医療テック企業で、規模は小さいもののカバレッジ、インパクト、野心は大きいiCADは、乳がん分野でAIに特化した取り組みを行っています。同社は現場に存在する実際の脅威からビジョンと目的を引き出しています。データによると、女性の8人に1人が生涯で乳がんを発症し、乳がん検診（マンモグラム）で20〜40％が見逃されています。
世界で14秒ごとに1人の女性が乳がんと診断されており、従来のモデルによるがんリスク評価は正確性が63％にとどまります。
iCADのプラットフォームであるProFound Breast Health Suiteは、検出、密度、リスクに焦点を当て、がんへの注目を高め、その潜在的な隠れ場所を露呈します。
検出フェーズでは、ProFoundのソリューションは最新のディープラーニング、第三世代AIを組み込んでおり、2Dおよび3Dマンモグラフィー検査において、他のAIプラットフォームと比較して最大2倍の臨床性能向上を実現しています。
乳がんの検出におけるProFound AIの能力について、Wooster Community HospitalのGabriele Pedicalli医師は次のように述べました：
「ProFound AIは脂肪組織のケースのレビューを支援するだけでなく、密度の高い乳房を持つ女性にもさらに大きな利益をもたらします。ProFound AIを導入する前は、密度の高い乳房のケースを見て『6か月後か1年後に再検査を呼び戻す』と考えていましたが、ProFound AIを使用すれば、再検査や生検が必要かどうかをより容易に判断できるようになりました。」
最後に、リスク評価のセグメントでは、ProFoundのAI搭載ソリューションにより、世界初の画像ベースリスクモデルが実現し、従来のモデルより2.4倍の精度を持ちます。これは、次回のスクリーニング前またはその時点でがんリスクが高い女性を特定し、間隔が空いたがんを早期に発見するのに非常に有用です。
2023年通年で、iCADの総収益は1,730万米ドルで、13％減少しました。
AI駆動精密腫瘍学の未来
2024年4月、世界的に権威あるNature誌は、精密腫瘍学におけるAIの役割を包括的に検証しました。その冒頭のコメントは次のとおりです：
「がん研究と精密腫瘍学の分野は、人工知能（AI）の応用により大きな変革を迎えています。」
具体的には、ジャーナル記事はAIが分子プロファイリング、病理学、医用画像など複数の情報源から隠れたパターンを検出する役割を強調し、オミクスデータを統合してがんの包括的な理解を提供することを評価しています。診断とモニタリングに加えて、AIはがんの特性評価、新しいアッセイの開発、予後予測、特定治療への反応予測にも大いに活用されています。
しかし、要約報告は、これらの新しいツールを研究環境から臨床実践へ移行する際の制限や課題にも言及することを忘れませんでした。
研究環境から臨床実践へと成功裏に移行したツールは多数あります。例えば、インドのような新興経済国では、バンガロールのApollo Cancer Centreが2024年1月にインド初のAI精密腫瘍学センター（POC）を立ち上げました。
このようなセンターががんケアのより良く、効率的な体制を導入する上でどのように役立つかについて、バンガロールのACCシニアコンサルタントで医療腫瘍学のVishwanath S博士は次のように述べました：
「臨床的には、標準的なケアパスへの遵守をモニタリングし、ゲノム、臨床、病理プロファイルに基づく患者管理を支援します。診断テストの臨床アラートや推奨、バリュー・ベースド・ケア（VBC）やその他の患者ベネフィットプログラムへの登録、患者のドロップオフや患者報告アウトカム（PROM）に関するアラートによるタイムリーな介入などが利用例です。」
がん診断におけるAIの利用は、今後驚異的な成長が見込まれています。 Towards Healthcareが発表した報告によると、がん診断におけるAIは2023年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）9.35％で急上昇すると予測され、市場は2022年の8億9223万米ドルから2032年末には約20億8434万米ドルに達すると見込まれています。
特徴的に、AIは診断精度の向上に寄与し、治療計画の効率を大幅に改善すると確信を持って言えます！
