AIを使って「がん免疫療法が効く人と効かない人」を判別することが可能に

by DC_Studio

AIによるがんや悪性腫瘍の診断技術は日進月歩で進化しており、既に乳がん、肺がん、脳腫瘍などは人間のよりもAIの方が高い精度で発見できるようになりつつあります。そんな中、AIによりがんの治療の効果を早い段階で判定することができる技術が開発されました。

Changes in CT radiomic features associated with lymphocyte distribution predict overall survival and response to immunotherapy in non-small cell lung cancer | Cancer Immunology Research
https://cancerimmunolres.aacrjournals.org/content/early/2019/11/12/2326-6066.CIR-19-0476

Using Artificial Intelligence to determine whether immunotherapy is working The Daily
https://thedaily.case.edu/using-artificial-intelligence-to-determine-whether-immunotherapy-is-working/

がん免疫療法とは、直接がんに作用する抗がん剤による治療とは異なり、人体に元からある免疫力によりがんを治療するという新しい試みです。しかし、免疫療法の効果が期待できる人はがん患者全体の約20％しかいない上に治療費が高く、アメリカでは免疫療法にかかる費用は年間20万ドル(約2174万円)にも及ぶとのこと。しかも、免疫療法には基本的に治療の効果の指標となるバイオマーカーがないため、血液検査などでは治療の効果を確認することができません。そのため、治療の効果があるのかどうかを判断するには、莫大な費用と副作用のリスクを承知で治療を続けるしかないという課題がありました。

そこで、ケース・ウェスタン・リザーブ大学で医用生体工学を研究しているAnant Madabhushi氏らの研究チームは、AIを用いて「がん細胞の組織の変化」を捉えることで、免疫療法の効果を確かめる技術を開発しました。具体的には、2つの医療機関で治療を受けた合計139人の非小細胞肺がん患者のCTスキャンのデータと、固形がんの治療効果判定(RECIST)の結果のデータを使用してAIをトレーニングし、がんの組織の変化から治療の成果を判定することに成功したとのこと。

以下の画像は、免疫チェックポイント阻害薬という免疫治療の治療薬を投与した際に、効果がなかった患者(左)と効果があった患者(右)のCTスキャンの画像です。赤枠で囲われた治療後のCTスキャン結果を見ると、効果がない患者のほうががんの組織が縮小しているようにも見えることから、CTスキャンの結果から治療の効果を確認することがいかに難しいかがわかります。一方、Madabhushi氏らが今回開発したAIなら、2～3サイクル後の治療結果から正確に免疫療法の適否を判定することができたとのことです。

論文の共著者であるMohammadhadi Khorrami氏は「例えば、腫瘍内の血管が破壊された場合には、治療の効果が出ているにもかかわらず腫瘍が大きくなったように見えることがあります。このように、CTスキャンの画像から組織の大きさを目視するだけでは治療の効果を判断することが困難ですが、CTスキャンのデータから分かる組織の変化は治療が奏功しているかどうかの良い指標となります」と話しました。

Madabhushi氏は「免疫療法はがんを取り巻くエコシステムを一変させましたが、依然として非常に高価です。これは財政的な毒性となってがん患者を苦しめており、がんと診断された患者の42％が1年以内に貯蓄を失ってしまう一因となっています」と指摘し、今回の研究結果は経済的な側面から、がん患者に光明をもたらすことが期待できるとの見方を示しました。