科学者ら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： 14.06.2024
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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新しい人工知能ツールを開発しました。
Dan-Thai Hoang 博士によると、腫瘍の診断と分類の精度は、患者を効果的に治療するために重要です。
「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 Hoang 博士は述べています。
「DNA メチル化は、遺伝子の活動を制御し、どの遺伝子がオンまたはオフになっているかを決定するスイッチとして機能します。
「しかし、この種の検査を行うため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、数週間以上かかることがよくあります。
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の病院で利用できるわけではありません。」
これらの課題に対処するために、ANUの研究者は、米国国立がん研究所の専門家と協力して、DNAメチル化を予測し、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を開発しました。
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、米国とヨーロッパの約4,000人の患者の大規模なデータセットでトレーニングおよびテストされました。 Nature Medicine誌に掲載されました。
「驚くべきことに、DEPLOYは前例のない95%の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、分類が特に難しい309のサンプルのサブセットを分析したところ、DEPLOYは病理学者が最初に提供した診断よりも臨床的に意味のある診断を提供することができました。
「これは、将来、病理学者の最初の診断を補完したり、矛盾がある場合は再評価を必要とする追加ツールとしてDEPLOYが果たす可能性のある役割を示しています。」
研究者は、DEPLOYが最終的には他の種類の癌の分類にも使用される可能性があると考えています。
この研究結果は、Nature Medicine 誌に掲載されました。