乳がんの治療効果が事前に予測可能なAIシステム開発成功へ

　中国南部の広東省人民病院によると、同院乳腺腫瘍科の王坤教授が先頭に立って開発した非侵襲AI（人工知能）システムは、手術後に補助化学療法を受けた乳がん患者の残留腫瘍負荷（RCB）を早期に予測することができるということです。このAIシステムは最近、国際定期刊行物・米国外科学会の公式機関誌「外科年鑑（Annals of Surgery）」に収録されました。

　現在、残存腫瘍負荷（RCB）の等級付けは乳がんの新たな補助治療効果を評価する基準の一つとして公認されています。この基準は患者が補助化学療法を受けた後、その原発巣の範囲、がん細胞の密度、陽性リンパ節の数、リンパ節がん巣の最大径などのパラメーターを測定することによって、患者の治療効果を総合的に評価するものです。RCBの等級が低いほど、治療効果が高いことを示しています。RCB-0級と判断された場合、乳がんが病理的に完全に緩和されたことを示し、またRCB-3級の場合は乳がんに治療抵抗性があることを示します。そのため、補助化学療法の初期でRCB-3級と判断された患者に対しては、医師が化学療法レジメンを適時調整したり、患者のために適切な手術またはフォローアップの戦略を策定したりするなどに役立ち、臨床上の意思決定にとって極めて重要な意義があると見られています。

　しかし、現在の臨床現場では、RCB等級を早期に非侵襲的に予測できるツールはまだ不足しています。このような状況に対して、王坤教授をはじめとする研究チームは磁気共鳴イメージングを切り口として、乳がん患者の磁気共鳴データを利用して、乳がんの異なる分子亜型に対応する世界でも初のAIシステムを構築し、補助化学療法の初期段階で乳がんのRCB等級を正確に予測する方法を生み出しました。このシステムにより、RCB 0～1級で治療効果が高い患者を正確に予測できるだけでなく、RCB-3級で化学療法の効果がない患者を早期に識別することができます。

　王教授は、「この科学研究の進展は新たな補助化学療法レジメンの調整や手術のタイミングの確定を支援するだけでなく、乳がん治療の精度を高め、患者によりパーソナライズされた手術とレベル化されたケアを提供し、化学療法による副作用を最大限に回避し、患者の経済的負担を軽減することが期待できる」と述べました。（藍、坂下）