Gut

早期発見が、非常に難しい膵臓癌だが、AIモデルにより、従来の画像診断や人間の目では検出が困難な、組織の変化を検出できることが明らかにされた。

生存率が低い膵管腺癌

そもそも研究者によれば、膵臓癌の中で最も一般的な膵管腺癌は生存率が低く、初期段階では症状や目に見える組織変化がないため、通常は診断が遅れ、進行が速いという。

そこで研究者らは、標準的なCTスキャンでは捉えられない、ごく初期の膵臓癌の微細な組織の表面パターンを検出するため、特別に設計されたAIフレームワーク「Radiomics-based Early Detection MODel（REDMOD）」を開発した。

このAIには、膵臓の境界を周囲の組織や臓器から明確に区別する自動機能が含まれており、これを使うことで、膵管腺癌の初期の微細な組織変化を検出できることが明らかになった。

放射線科医よりも精度が高い

研究者らはこのAIの信頼性と有効性を検証するため、まず放射線科医から兆候が見られないと判断され、後に膵臓癌と診断された患者219人の腹部CTスキャンに、「REDMOD」を適用したという。

その結果、「REDMOD」は、臨床診断の平均475日前に、前臨床段階の膵管腺癌の「目に見えない」兆候を検出したそうだ。

研究者は、医学誌「Gut」に掲載されたに研究論文の中で、「このような早期発見が可能になれば、治癒率と生存率が大幅に向上するため、この時間的猶予は非常に重要な意味を持つ」と述べている。

また「REDMOD」は放射線科医よりも、優れた性能を示したという。早期の悪性細胞変化を正確に検出する感度は、放射線科医の39%に対し73%と、ほぼ2倍高かったそうだ。

しかも臨床診断の2年以上前に検出された症例では、放射線科医の23%に対し68%と、ほぼ3倍の精度を示したという。

さらに複数の病院から抽出された539人の患者のスキャン画像から、多くを膵臓癌ではないと正しく識別できたそうだ。

研究者たちは、「REDMOD」が実際に臨床現場で広く使用されるためには、まだ試験が必要だと認めているものの、次のように結論付けた。

「本研究は、REDMODが、正常膵臓におけるステージ0（膵管腺癌）の画像所見を識別できる、完全自動化AIフレームワークであることを実証した。しかも、十分なリードタイムと熟練放射線科医を凌駕する性能でこれを実現している」（了）

※今回の記事は、翻訳が難しく、隅々まで訳せていないが、ご了承いただきたい。

出典元：Eurekalert！：AI model detects very early normally ‘invisible’ tissue changes of pancreatic cancer(4/28)