海外ニュース： AIは膵臓がんの早期発見に役立つか？（CAPS5)
2024年11月20日
マーシャ（ミミ）カント 著
研究者たちは、AIが膵臓がんをより治療しやすい早期の段階で発見できると大きな期待を寄せています。
膵臓がんを発症するリスクが高い人々に対しては、内視鏡超音波検査と磁気共鳴画像法（MRI）による年1回のスクリーニング検査を行うことで、手術がまだ可能な段階で、最も小さく、最も早期の段階にあるがんを発見することができます。
しかし、スクリーニング検査は完璧ではありません。画像検査で問題が見つからない場合でも、スクリーニング検査とスクリーニング検査の間に発生する「インターバル癌」が起こる可能性があります。臨床的に疑わしい場合、医師は良性の前駆腫瘍を低悪性度と判断して、不要な手術を勧めることがあります。また、手術は患者に術後の問題のリスクをもたらします。
編集注：インターバル癌（interval cancer）とは、一定の間隔でがん検診を受けているにもかかわらず、次の検診の前に自覚症状が現れて発見されるがんのことです。中間期癌とも呼ばれ、偽陰性例の1つに分類されます。インターバルがんの研究は、早期発見の手法を改良し、スクリーニングプログラムにおける偽陰性の減少に役立つ重要な分野です。
ジョンズ・ホプキンス大学の学際的チームが主導する野心的なプロジェクトでは、消化器内科医、放射線科医、疫学者、生物医学エンジニア、コンピュータ科学者がAIの力を活用して、膵臓がんの早期発見を目指しています。
海外ニュース： AIは膵臓がんの早期発見に役立つか？（CAPS5)
2024年11月20日
マーシャ（ミミ）・カント 著
研究者たちは、AIが膵臓がんをより治療しやすい早期の段階で発見できると大きな期待を寄せています。
膵臓がんを発症するリスクが高い人々に対しては、内視鏡超音波検査と磁気共鳴画像法（MRI）による年1回のスクリーニング検査を行うことで、手術がまだ可能な段階で、最も小さく、最も早期の段階にあるがんを発見することができます。
しかし、スクリーニング検査は完璧ではありません。画像検査で問題が見つからない場合でも、スクリーニング検査とスクリーニング検査の間に発生する「インターバル癌」が起こる可能性があります。臨床的に疑わしい場合、医師は良性の前駆腫瘍を低悪性度と判断して、不要な手術を勧めることがあります。また、手術は患者に術後の問題のリスクをもたらします。
編集注：インターバル癌（interval cancer）とは、一定の間隔でがん検診を受けているにもかかわらず、次の検診の前に自覚症状が現れて発見されるがんのことです。中間期癌とも呼ばれ、偽陰性例の1つに分類されます。インターバルがんの研究は、早期発見の手法を改良し、スクリーニングプログラムにおける偽陰性の減少に役立つ重要な分野です。
ジョンズ・ホプキンス大学の学際的チームが主導する野心的なプロジェクトでは、消化器内科医、放射線科医、疫学者、生物医学エンジニア、コンピュータ科学者がAIの力を活用して、膵臓がんの早期発見を目指しています。
■野心的なAIイニシアティブ
ジョンズ・ホプキンス大学のチームは、画像診断で厄介な特徴を見つけ、前癌状態を特定できるAIモデルを開発しています。これらの特徴は人間の目には見えないもので、小さくても潜在的に治療可能な膵臓癌である可能性を示しているかもしれません。AIモデルは、医師が膵臓癌をより早期に診断するのに役立つ可能性があります。これにより、インターバル癌を減らし、不必要な手術を回避し、手術を受ける患者の治療成績を改善できる可能性があります。
ジョンズ・ホプキンス大学病院や、充実した膵臓がんスクリーニングプログラムを持つ他の大規模な医療機関のような専門家の支援があっても、「私たちは、発見した病変を誤診したり、異常を心配すべきものと誤って判断したりすることがあります」と、主任研究者の消化器病専門医のマーシャ・カント医師（M.D., M.H.S.）は説明します。「手術を勧めることは大きな責任を伴います。手術を勧めないことも同様に大きな責任です。私たちは、適切な患者に適切なタイミングで手術を勧めることができるようにならなければなりません。
ジョンズ・ホプキンス大学は、1998年に開始された26年間にわたる膵臓がんスクリーニング試験（CAPS5）の拠点となっています。この研究プログラムは、遺伝的または家族性の素因を持つ高リスク患者を対象に、早期発見スクリーニングの有効性を評価し、早期発見の改善に著しく役立つバイオマーカーの発見を支援するために開発されました。AIイニシアティブは、CAPS5を基盤として、膵臓がんの高リスク患者のケアを向上させることを目的としています。
編集注：CAPS: Cancer of the Pancreas Screeningの略
CAPS5は、膵臓がんのリスクが高い患者のケアの方法に関する重要な科学的知見をもたらしました。2022年6月に『Journal of Clinical Oncology』誌で発表された論文では、2014年から2021年までのCAPS5データの分析により、平均して、サーベイランスを継続した患者はステージIで診断される可能性がはるかに高い一方で、そうでない患者はステージIVで診断される可能性が高いことが示されました。
「これは非常に重要な発見でした」と、1998年にこの研究の最初の段階を主導したカント氏は述べています。「CAPS研究により、2,500人以上の高リスク患者からなる非常に豊富な前向きコホートが得られました。私たちは画像データと臨床データを持っており、それらからAIモデルを構築することができます。
■ディープラーニングモデルの構築
ジョンズ・ホプキンス大学の学際的なチーム※は、小さな膵臓がんを特定し、検出精度を向上させるだけでなく、高度異形成の前がん状態の「目に見えない」微小腫瘍や、CTやMRIで嚢胞として見える大きな管内乳頭状粘液性新生物を特定することを目指しています。
しかし、AIの精度はモデル構築に使用する情報に左右されます。「これが最も重要な側面となりますが、私たちは正しいチームを編成しており、他では入手困難なデータも揃っています。AIモデルの構築は『非常に高度で時間のかかる作業』です」と、消化器病学部門の臨床研究ディレクターも務めるカント氏は付け加えます。「しかし、AIモデルによる診断や癌への進行予測を臨床現場で実現できれば、この作業には非常に大きな橋渡し研究的なインパクトがあります。
AIモデルとは、人間の脳を模倣する計算コンピューターモデルです。このモデルを構築するために、ホプキンス大学の研究チームは超音波画像やMRI画像を解析し、テクスチャの変化（radiomics）を調べます。コンピューターは画像から定量的な特徴を抽出し、正常組織と癌の相違点の手がかりを見つけます。チームはこれらの特徴と関連する臨床情報を使用して、正常組織と早期の小がんや前がん状態を区別するAIモデルを訓練します。次に、チームはディープラーニングを使用して、患者が今後1年、3年、5年の間にがんに進行するリスクを予測するAIモデルを作成します。「うまくいけば、この研究により、膵臓がんのリスクに関わらず、すべての患者にこのモデルを使用できるようになるでしょう」とカント氏は説明します。
乳がんなど、他の癌を対象としたAIの開発に向けた研究はすでに数多く行われています。 重要なのは、乳がん検診が一般向けに存在するのに対し、膵臓がん検診は存在しないことです。 そのため、研究者たちはAIの開発に利用できる膨大な量の画像データや臨床データを手にすることができます。 膵臓がん検診が一般向けに存在しないため、「CAPS5データは、この種の研究を行う上で非常に重要です」とカント氏は付け加えます。
「私たちは非常に多様なグループを結集しました。そうすることで、高リスクの人々に必要なケアを必要な時に提供できるようになるのです」とカント氏は説明します。すぐにできることではありませんが、彼女は成功を確信しています。「エベレスト山に登るには、まず一歩を踏み出すことから始めなければなりません」と彼女は言います。
※Yukun Yan、Michael Goggins, M.B.B.Ch.,M.D.、Craig Jones, Ph.D.、Swaroop Vedula, M.B.B.S., Ph.D.、Venkata Akshintala, M.B.B.S.、Linda Chu, M.D.、Ashley Kiemen, Ph.D.; Ihab Kamel, M.D., Ph.D.
（Source:Promising Science-Let’s Win Lustgarten Foundation)
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＜免責事項＞この医療記事は、膵臓がんに関連した最新のサイエンスを紹介する目的で書かれています。特定の治療法や薬の使用を推奨するものではありません。ご自身の病状については、担当医とよく話し合ってください。このウェブサイトの情報を利用して生じた結果についてPanCANJapanは一切責任を負うことができませんのでご了承ください。