Last Updated on 2024-09-24 05:45 by admin
国立衛生研究所（NIH）の国立がん研究所（NCI）の研究者たちは、個々の腫瘍細胞を使用してがん治療薬への患者の反応を予測する人工知能（AI）ツールを開発した。この研究はNature Cancerに発表された。従来の薬剤-患者マッチングのアプローチは、腫瘍のDNAとRNAの一括配列決定に焦点を当てていたが、新しいAIアプローチ「PERCEPTION」は、より高解像度のデータを提供する単一細胞RNA配列決定を利用して、予測される薬剤反応を微調整する。この新しいアプローチは、骨髄腫と乳がんの2つの臨床試験で有望な結果を示した。研究は、臨床試験の薬剤組み合わせの効果を数値化し、個々の腫瘍細胞の治療への反応に基づいてそれらをランク付けし、研究者が特定の患者にとって最も効果的な治療を決定することを可能にした。
NIHは、早期の自閉症スクリーニングのためにタブレットアプリケーションを使用できるという研究を資金提供したことを10月に発表した。また、2月には、がんの早期発見を目指して新興技術を評価するCancer Screen Research Networkを立ち上げた。このネットワークは、臨床試験での多癌種検出の有効性を決定するために、今年中にパイロット研究を開始する予定である。4月11日には、出産後のPTSDの兆候を予測するためにAIプログラムを適応させる研究をNatureに発表した。このツールは、出産した患者の声明を調査し、障害のリスクにある患者を特定するために使用される。人工知能は、薬剤発見のために生命科学セクター内で広く使用されている。
【ニュース解説】
国立衛生研究所（NIH）の国立がん研究所（NCI）によって開発された人工知能（AI）ツール「PERCEPTION」は、がん治療薬への患者の反応を予測するために、個々の腫瘍細胞を利用します。この技術は、従来の腫瘍DNAやRNAの一括配列決定に代わるもので、単一細胞RNA配列決定を用いることで、より詳細なデータを基に薬剤反応を微調整することが可能になります。このアプローチは、骨髄腫と乳がんの臨床試験で有望な結果を示し、治療薬の組み合わせの効果を数値化し、個々の腫瘍細胞の反応に基づいてランク付けすることで、特定の患者に最も適した治療法を選択する手助けをします。
この技術の開発は、がん治療のパーソナライズ化に向けた重要な一歩を示しています。従来の方法では、腫瘍全体の平均的な特性に基づいて治療法を選択していましたが、PERCEPTIONを用いることで、患者一人ひとりの腫瘍の特性をより詳細に理解し、それに基づいて最適な治療法を選択することが可能になります。これにより、治療の効果を高めると同時に、不必要な副作用のリスクを減らすことが期待されます。
しかし、この技術の導入にはいくつかの課題も伴います。例えば、単一細胞RNA配列決定は高コストであり、広範囲にわたる臨床応用を実現するためには、コスト削減やデータ処理能力の向上が必要です。また、AIによる予測の精度をさらに高めるためには、より多くの臨床データに基づく学習が必要となります。
長期的には、この技術はがん治療だけでなく、他の疾患に対する治療薬の選択にも応用される可能性があります。また、治療薬の開発過程においても、新薬の効果を予測するためのツールとして利用されることが期待されます。これにより、薬剤開発の効率化と、より効果的な治療法の提供が可能になるでしょう。
一方で、この技術の進展は、個人情報の保護やデータの取り扱いに関する規制にも影響を与える可能性があります。個々の腫瘍細胞の詳細な情報を扱うため、患者のプライバシー保護に対する配慮がより一層重要になります。また、AIの判断基準の透明性を確保することも、患者や医療提供者からの信頼を得るためには不可欠です。
総じて、PERCEPTIONの開発は、がん治療のパーソナライズ化と効率化に向けた大きな進歩を示していますが、その実用化には、技術的、倫理的、規制的な課題の克服が求められます。今後、これらの課題に対する解決策が模索される中で、この技術ががん治療における新たな標準となる可能性があります。
from NIH develops AI tool to better pair cancer patients with drugs.