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科学者が脳腫瘍を分類する人工知能を開発
最後に見直したもの： 02.07.2025
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オーストラリア国立大学（ANU）の研究者らは、脳腫瘍をより迅速かつ正確に分類するための新たな人工知能ツールを開発した。
ダン・タイ・ホアン博士によると、腫瘍の診断と分類の正確さは、患者を効果的に治療する上で非常に重要です。
「現在、さまざまな種類の脳腫瘍を識別するためのゴールドスタンダードは、DNAメチル化に基づくプロファイリングです」とホアン博士は語った。
「DNAのメチル化は遺伝子の活動を制御し、どの遺伝子をオンまたはオフにするかを決定するスイッチとして機能します。
「しかし、この種の検査の実施に必要な時間は大きな欠点となる可能性があり、患者が治療について迅速な決定を下す必要がある場合には数週間以上かかることもよくあります。
データセットと計算ワークフローの概要。出典：Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
「さらに、このような検査は世界中のほとんどすべての病院で受けられるわけではありません。」
これらの問題に対処するため、ANUの研究者は米国国立がん研究所の専門家と協力し、DNAのメチル化を予測して脳腫瘍を10の主要なサブタイプに分類する方法であるDEPLOYを開発した。
DEPLOY は、組織病理学的画像と呼ばれる患者の組織の顕微鏡画像を使用します。
このモデルは米国と欧州の約4,000人の患者の大規模なデータセットでトレーニングとテストが行われ、Nature Medicine誌に掲載された。
「驚くべきことに、DEPLOYは95%という前例のない精度を達成しました」とホアン博士は述べています。
「さらに、特に分類が困難な309個のサンプルのサブセットを分析したところ、DEPLOYは病理学者が当初提供した診断よりも臨床的に意義のある診断を提供することができました。
「これは、病理医の初期診断を補完したり、矛盾があった場合に再評価を促したりするための追加ツールとして、将来的にDEPLOYが果たす潜在的な役割を浮き彫りにしています。」
研究者たちは、DEPLOY が最終的には他の種類の癌の分類にも利用できるようになるだろうと考えています。
この研究の結果はNature Medicine誌に掲載された。