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AIを使い、腫瘍の遺伝子シグネチャを特性評価

July, 23, 2019, Cambridge--ハーバードSEAS、Kavya Kopparapuは、Sen. John McCainのグリオブラストーマ診断についての記事を読んでいて、この悪性脳腫瘍の予後診断が過去30年改善されていないことを知って衝撃を受けた。標準的処置では、アメリカ脳腫瘍連盟によると、グリオブラストーマ患者は、一般に、診断後わずか11ヶ月しか生存しない。
 Kopparapuの生まれ持った好奇心が始動し、同氏はガン研究を掘り下げ始めた。精密医学パイプラインを調べていて、同氏は不連続に気付いた。多くの研究がガンの診断や治療に集中しているが、最も効果的な処置を見つけるためにガンの遺伝的シグネチャ利用を焦点にした研究が少ない。
 従来の生物学的方法で、腫瘍分子細胞タイプを判定するのは、緩慢でありコストがかかる。これが、研究におけるこのようなギャップの原因であった。そのプロセスは、一般にDNAサンプルとラボテストを必要とする。また、完了するまでに数週間、あるいは数ヶ月を要する。ガンのこの攻撃的な形態と闘っている患者は、テスト結果がラボから戻ってくる前に、その病気に屈する。
 コンピュータビジョンとマシンラーニングよおける同氏のバックグラウンドを利用し、Kopparapuは、AI技術がそのプロセスを簡素化できるかどうかを検討しようとした。
 同氏は、NIHガンデータを使い、人工知能プラットフォーム、GlioVisionを構築した。これは、スキャンされたグリオブラストーマ腫瘍画像を使い、ガンの分子と遺伝的シグネチャを数秒で確定する。精度は100%である。
 「神経回路網の作成には多くの試行錯誤が必要だった。生検画像全体は、ガン組織の中でさえも多くの異なる種類の組織を捉える、。健全な細胞とガン細胞の混合度合いは高い」と同氏は説明している。 
 Kopparapuは、開発したアルゴリズムをトレーニングするために超高解像度画像を小さな部分に分けた。アルゴリズムは、特定遺伝子が高発現あるいは突然変異するかどうかを予測するために細胞密度と整列に照準を合わせる。
 「グリオブラストーマ患者の約40%が、標準的処置が全く効果がない遺伝子変異を持っている。したがって、これらの患者は、化学療法のマイナスの副作用全面的に受ける。処置の恩恵はまったくない。それが、遺伝的テストが極めて重要である理由である」と同氏は説明している。
 Kopparapuが、GlioVisionを開発する上で最大課題の一つは、最新の医療研究に基づいて高速化することであった。同氏は、腫瘍分類についてのWHOの報告、診断と処置の課題について神経病理学者との議論により、その知識障壁を克服した。
 しかし、100%の精度で予測できるように神経回路網を改善とは言え、医療分野からの懐疑に直面した。
 「プロジェクト完了後、困難と障壁は、様々なタイプの人々への説明法の考案だった」。
 プラットフォームは現在、従来の方法と比較した効果をテストするために臨床試験を行っている。トライアルがうまく行くと、Kopparapuは、GlioVisionが、異なるタイプのガンの遺伝的シグネチャを判定できるように変更する予定である。

(詳細は、https://www.seas.harvard.edu/)