現在、人工知能は医療・健康分野で広く活用されており、病気の診断や治療、介護、予防などに応用されています。人工知能は、がん治療においても利用されており、がんゲノム解析、医療画像とデジタル病理学の応用、電子カルテと研究の統合、そしてがん治療薬の開発などがあります。
BE Health Ventures 医療事務マネージャー陳長溢
がんゲノムデータ解析
遺伝子が変異を引き起こし、その変異が細胞の成長と生存に影響を与えると、がん化する可能性があります。実際、約10〜15％のがん患者は、特定の遺伝子変異によるものです。そのため、患者のゲノム解析はがん治療において非常に重要です。
例えば、悪性黒色腫(メラノーマ)では、MEKやBRAF遺伝子の変異を遺伝子シーケンスで検査したり、免疫チェックポイントPD-1/PD-L1を調べることで、対応する標的治療や免疫薬の選択が可能となります。
しかし、ゲノムデータは膨大であり、遺伝子同士には複雑な情報伝達関係があるため、その解析には高度な専門知識と経験が必要です。このため、機械のサポートを得ることで解析の品質が大幅に向上します。
現在の人工知能技術は、大量のゲノムデータの解析を加速するだけでなく、遺伝子の機能や領域調整、遺伝子同士の関係の特定、トラブルシューティングのサポートにも役立ちます。また、大規模な公開データベース（例：TCGA、GenBankなど）と照らし合わせることで、遺伝子と臨床データを組み合わせ、臨床医がより効果的な治療計画を立てる手助けとなり、がんの「オーダーメイド治療」が実現できます。
医用画像とデジタル病理の応用
がんの診断や検査では、レントゲン、エコー、CT（コンピュータ断層撮影）、MRI（磁気共鳴画像）、PET（陽電子放出断層撮影）、SPECT（単一光子放射断層撮影）など、様々な医学画像やデジタル病理がよく利用されます。
近年、ディープラーニング技術の進歩により、画像判定やデジタルパソロジーを支援するソフトウェアが数多く規制機関から承認を受けています。
例えば、Vysioneer社のAI脳腫瘍自動選択装置VBrainは、腫瘍の選択を支援し、「盲点」を減少します。Medtronic社の大腸ポリープ検出装置GI Geniusは、多くのFDA承認を得た内視鏡システムと互換性があり、内視鏡検査で疑わしい潜在的な病変領域を識別します。 Paige AI 社の前立腺がんAI診断支援システムPaige Prostate は、前立腺切片画像で最も悪性細胞が存在する可能性の高い領域を分析し、マーキングします。Voluntis社のクラスⅡ医療機器Oleenaは、患者の臨床症状および病状の発展を即座に記録し、がん治療の副作用の自己管理のアドバイスを提供し、医院にフィードバックを行い、効果的な医療サポートを実現します。AIの導入により、がん医療の診断および治療効果が向上、誤判定を減少し、医療従事者の負担が軽減されるだけでなく、治療期間の短縮もされ、がん精密医療に実質的な利益がもたらされています。
電子カルテと研究の統合
患者の健康、医療、検査、生活の質は、すべて医療データであり、時間の経過とともに大量の情報が蓄積され、治療の手がかりとなることがありま。しかし、これらの膨大なデータを人の手だけで整理し、規格化することはとても困難です。しかし、AIのサポートによりデータの活用効果を大幅に向上させることが可能です。AIは電子カルテ、医学画像、生理学的データ、病理データ、遺伝子データなどを統合し、条件に合わせて検索、集団分析や関連する病気の情報を提供できます。これには診断、薬物治療、療法、効果などが含まれ、がん治療の品質向上や最適化に寄与します。
がん治療薬の開発
がん治療薬の開発では、創薬から有効性を確認するためには通常、膨大な資源と時間が必要です。また、誤った標的分子の選定や、設計した分子が効果を発揮できない場合、試験対象の選択ミスなどが失敗の原因となります。この状況を打破するため、現在では多くの製薬会社がAIを活用して薬の開発をしています。具体的には、分子構造の解析、分子設計の自動化、構造の適合性を予測、オフターゲット効果や毒性の予測、大規模な細胞および動物の検査分析、生物医学文献の検索などが含まれます。これにより、煩雑なプロセスの簡素化だけでなく、創薬コストを削減し、薬の開発を効果的に加速することが可能となります。
今回でがんの治療についての説明が終わりとなります。
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