メスが脳腫瘍の端に到達すると、外科医は苦渋の決断を迫られる。腫瘍全体を確実に除去するために健康な脳組織の一部を切除するか、健康な組織に広いスペースを与えて危険な細胞の一部を残すリスクを負うかである。 。
今回、オランダの科学者らは、人工知能を利用して外科医に腫瘍に関する知識を提供し、その選択に役立つ可能性があると報告した。
水曜日にジャーナルに掲載された研究で説明されたこの方法 自然これには、コンピューターが腫瘍の DNA のセグメントをスキャンし、特定の化学修飾を見つけ出すことが含まれており、これにより脳腫瘍の種類、さらにはサブタイプの詳細な診断が可能になります。
この診断は、数時間にわたる手術の初期段階で生成され、外科医がどの程度積極的に手術を行うかを決定するのに役立つ可能性があると研究者らは述べた。 将来的には、この方法は、医師を特定の腫瘍のサブタイプに合わせた治療に導くのにも役立つ可能性があります。
「手術時に腫瘍のサブタイプを知っておくことが不可欠です」と、この研究の主導者であるオランダの病院UMCユトレヒト分子医学センターの准教授ジェロン・デ・リッダー氏は言う。 「私たちが独自に可能にしたのは、この非常にきめの細かい、堅牢で詳細な診断を手術中にすでに実行できるようにすることです。」
Sturgeon と呼ばれる同社の深層学習システムは、以前の脳腫瘍手術で得られた凍結腫瘍サンプルで最初にテストされました。 遺伝子配列決定の開始から 40 分以内に、50 例中 45 例を正確に診断しました。 残りの５件については、情報が不明確であるとして診断の提示を差し控えた。
その後、このシステムは、顕微鏡下で腫瘍サンプルを検査する標準的な方法と並行して、そのほとんどが小児に対する 25 件の脳手術中にテストされました。 新しいアプローチでは 18 件の正しい診断が得られましたが、他の 7 件では必要な信頼しきい値に到達できませんでした。 研究報告によれば、90分未満で診断が好転し、手術中の意思決定を知らせるのに十分な短さだという。
現在、医師は脳腫瘍のサンプルを顕微鏡で検査するだけでなく、より徹底的な遺伝子配列を決定するためにサンプルを送ることができます。
しかし、すべての病院がそのテクノロジーにアクセスできるわけではありません。 ジョンズ・ホプキンス大学小児脳神経外科部長でがん専門医のアラン・コーエン医師によると、そうする人でも結果が出るまでに数週間かかることがあるという。
「何を治療しているのか分からないまま治療を始めなければなりません」とコーエン医師は言う。
新しい方法は、より高速な遺伝子配列決定技術を使用し、それを細胞ゲノムの小さなスライスにのみ適用するため、外科医が腫瘍の端で手術を開始する前に結果を返すことができます。
デ・リッダー博士は、このモデルは、まばらな遺伝データでも診断を下すのに十分強力であり、誰かがピクセルのわずか 1% に基づいて、画像の未知の部分から画像を認識するのと似ていると述べた。
オランダのがん研究センターであるオンコード研究所の主任研究員でもあるデ・リッダー博士は、「何を見ているのかを自ら理解して、確実な分類を行うことができる」と述べた。
しかし、一部の腫瘍は依然として診断が困難です。 手術中に採取されるサンプルはトウモロコシの粒ほどの大きさで、健康な脳組織が含まれている場合、深層学習システムは十分な量の腫瘍特異的マーカーを抽出するのに苦労する可能性があります。
UMCユトレヒトの生物情報学者でこの研究の共著者であるマーク・パジェス・ガレゴ氏によると、この研究では、医師らは顕微鏡でサンプルを検査している病理医に、最も腫瘍が多いサンプルに配列決定のフラグを立てるよう依頼することでこの問題に対処したという。
一人の患者の腫瘍細胞内にも差異が存在する可能性があり、配列決定される小さなセグメントが腫瘍全体を代表していない可能性があることを意味します。 あまり一般的ではない腫瘍の中には、以前に分類された腫瘍に対応しないものもあります。 また、腫瘍の種類によっては、他の種類よりも分類が容易なものもあります。
研究著者らによると、他の医療センターはすでにこの新しい方法を手術サンプルに適用し始めており、この方法が他の人の手に渡っても効果がある可能性があることを示唆しているという。
しかし、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの神経病理学教授であるセバスチャン・ブランドナー博士は、腫瘍細胞の配列決定と分類には依然としてバイオインフォマティクスの高度な専門知識と、この技術を実行、トラブルシューティング、修復できる作業員が必要な場合が多いと述べた。
「実装自体は、よく言われているほど簡単ではありません」と彼は言いました。
脳腫瘍も、新しい方法で分析される化学修飾による分類に最も適しています。 すべてのがんをそのように診断できるわけではありません。
この新しい方法は、腫瘍の診断に分子の精度をもたらす広範な動きの一環であり、科学者が神経系へのダメージが少ない標的治療法の開発を可能にする可能性がある。 しかし、腫瘍に関するより深い知識を新しい治療法に応用することは困難であることが判明しています。
コーエン博士は、「我々はある程度の成果を上げてきたが、治療に関しては腫瘍の分子プロファイルの理解ほどではない」と語った。
