ポリープ検出の例(国立がん研究センターの発表資料より)

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がんは人類の「憎き敵」だ。一方で現代では、がんは「不治の病」ではなく、早期発見と適切な治療により命を救えるケースが増えている。

強い味方も現れた。人工知能(AI)だ。国立がん研究センターでは、大腸がんの内視鏡検査にAIを使って、高い精度でがんを見つけ出すシステムを開発した。

内視鏡検査を受けながら「見逃し」も

このシステムは、大腸の内視鏡検査時に撮影される画像で、大腸がんやがんになる前の病変をリアルタイムに検知し知らせる。国立がん研とNEC の2017年7月10日付の発表資料によると、約5000例の大腸がんと前がん病変の内視鏡画像をNECのAI技術に学習させた。この技術で、新たな内視鏡画像5000枚を解析したところ、前がん病変としてのポリープと早期がんの発見率は98%と、高い精度に達した。また検知と結果表示を約33ミリ秒以内と迅速化できた。

大腸がんは通常、前がん病変であるポリープから発生することが明らかになっている。ところが「肉眼での認識が困難な病変や発生部位、医師の技術格差により24%が見逃されているという報告もあります」。また内視鏡検査を受けながら後日大腸がんに進行することもあり、その原因として「内視鏡検査時の見逃し(58%)、来院しない(20%)、新規発生(13%)不十分な内視鏡治療による遺残(9%)」が挙げられている。AIによる発見率98%なら、検査での見落としが格段に減り、がんに進む前の段階で処置、治療に入れるケースが増えると期待される。技量や経験が不足している内視鏡医にとっては、万一肉眼で見逃した部位をAIが指摘すれば、改めて観察することが可能だ。

今回の成果は2017年10月の日本内視鏡学会総会で発表される予定。また7月10日のANNニュースによると、2年後の臨床試験スタートを目指している。

5年後をめどに「革新的ながん医療システムの開発」

AIを応用した「日本発」のがん研究は、ほかのがんの分野でも進展が期待される。AI開発の新興企業「プリファード・ネットワークス」(本社・東京)の西川徹CEO(最高経営責任者)は、2017年1月26日、米サンフランシスコで開かれた「ディープラーニング・サミット2017」でのプレゼンテーションで、国立がん研と共同で、「深層学習(ディープラーニング)」を活用した新たな国家プロジェクトを開始したことを明らかにした。大量の医療データを用いた「初めてで、おそらく最大の」がん研究になるという。

今日、乳がん検診で一般的に行われるマンモグラフィーでは、発見の精度は80%。細胞を注射器などで取り出してがんの有無を調べる液状細胞診では90%だという。西川氏はプレゼンで、液状細胞診にディープラーニングを使った技術を組み合わせた検査により、99%まで精度を向上させることが可能だと話した。

国立がん研究センターの2016年11月29日付発表によると、このプロジェクトは乳がんだけでなく、「統合的がん医療システム開発」がテーマだ。同センターには、罹患者の詳細な臨床情報をはじめ、ゲノムや血液、画像情報といった「マルチオミックスデータ」が膨大に蓄積されており、これらを疫学データや文献情報とともにプリファード・ネットワークスの技術を用いて統合的に解析する。「日本人のがん罹患者個々人に最適化された医療の提供を目指した革新的ながん医療システムの開発」を目的とし、5年後をめどに実用化を目指すという。また2017年1月28日付の日本経済新聞電子版によると、「数十種類のガン種に応用できるメドが立っており」「わずかな血液を採取するだけで従来より安く、各段に高い精度の検査が可能になるという」。