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AIによる臨床細胞検体の撮像・評価支援

臨床現場で人工知能（AI）を用いて細胞診標本のスライドを撮像し、診断上の判断に役立つ可能性のある細胞の特徴を迅速に評価できることが報告された。

細胞レベルの情報は、臨床診断の一部として日常的に用いられている1。検査室の担当者は、顕微鏡を用いてガラススライド上の細胞を観察し、肺や膀胱などの臓器におけるがんの早期の兆候を検出する。細胞診と呼ばれるこの方法は、長年用いられてきた診断手技であるが、重大な弱点を抱えている。人間による解釈は主観的で労働集約的であり、さらに昨今の人手不足も大きな課題になっている2。このたび、Nature 2026年3月12日号で、株式会社CYBO（東京都）の新田尚（にった・なお）ら3は、従来の臨床細胞診の手法に対して優位性のあるAI手法について報告している。

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翻訳：編集部

Nature ダイジェスト Vol. 23 No. 6

DOI: 10.1038/ndigest.2026.260650

原文

AI offers way to image and assess clinical cell samples
  • Nature (2026-03-12) | DOI: 10.1038/d41586-026-00288-3
  • Yinuo Xu & Zhi Huang
  • 共にペンシルベニア大学（米国フィラデルフィア）に所属

参考文献

  1. Turner, S. A., Abou Shaar, R. & Yang, Z. Diagn. Cytopathol. 51, 83–94 (2023).
  2. Huang, Z. et al. Nature Biomed. Eng. 9, 455–470 (2025).
  3. Nitta, N. et al. Nature 651, 472–481 (2026).
  4. Satturwar, S. et al. J. Am. Soc. Cytopathol. 14, 65–77 (2025).
  5. Moriarty, A. T. et al. Arch. Pathol. Lab. Med. 138, 1182–1185 (2014).
  6. McAlpine, E. D., Pantanowitz, L. & Michelow, P. M. Acta Cytol. 65, 301–309 (2021).
  7. Kim, K. et al. npj Imaging 2, 39 (2024).
  8. Nitta, N. et al. Cell 175, 266–276 (2018).
  9. Ding, T. et al. Nature Rev. Bioeng. 3, 890–907 (2025).