Research press release

AIアルゴリズムによって、がんを早く診断できるようになるかもしれない

Nature Medicine

AI algorithm may accelerate cancer diagnosis

がんと健康な組織を見分けられる人工知能システムについての報告が、今週掲載される。病理学者がこのアルゴリズムの助けを借りれば、情報が得られない組織試料の最大75%を除外しつつ検出感度を100%保つことができるので、がんセンターでの診断の助けとなり、日常診療が迅速化される可能性がある。

がん患者の治療を向上しようと設計されたデジタル病理診断システムは、臨床診断の精度のモデルがないこと、そして、病院で日常的に扱われる大量のがん症例を処理できる能力がないために、使用が進んでいなかった。

Thomas Fuchsたちは、前立腺がん、皮膚がん、乳がんと診断された1万5000人以上の患者から、4万4000を超える組織スライドという大量の実際のデータセットを集め、組織標本上のがん細胞を、病理学者による手作業での注釈付けの必要なしに識別できる深層学習モデルを構築した。するとこのモデルが、これらの腫瘍のタイプを、臨床に利用できるレベルの精度で診断できることが分かった。しかも、試料に何らかの不備、例えば気泡や刃による跡、切片の折り重なりがあっても診断できた。

Thomas Fuchsたちは、前立腺がん、皮膚がん、乳がんと診断された1万5000人以上の患者から、4万4000を超える組織スライドという大量の実際のデータセットを集め、組織標本上のがん細胞を、病理学者による手作業での注釈付けの必要なしに識別できる深層学習モデルを構築した。するとこのモデルが、これらの腫瘍のタイプを、臨床に利用できるレベルの精度で診断できることが分かった。しかも、試料に何らかの不備、例えば気泡や刃による跡、切片の折り重なりがあっても診断できた。

Fuchsたちは、この方法を使うことで病理学者が業務を能率的に行えるため、腫瘍組織が含まれていて有益な情報を得られる組織切片を集中的に検査できるようになると述べている。

An artificial intelligence system that can differentiate cancer from healthy tissue is reported this week in Nature Medicine. This algorithm could help pathologists exclude up to 75% of uninformative tissue samples while retaining 100% sensitivity, thus aiding in diagnosis and accelerating routine clinical practice in cancer centres.

The use of digital pathology systems designed to improve care of patients with cancer has been hindered by a lack of models with clinical diagnostic accuracy and the ability to cope with the large number of cases that are routinely processed in cancer hospitals.

Thomas Fuchs and colleagues compiled a large real-world dataset of more than 44,000 tissue slides from over 15,000 patients diagnosed with prostate, skin and breast cancers. They built a deep learning model able to recognize tumour cells in histological preparations without need for manual annotation by a pathologist. They found that the model could diagnose these tumour types with clinical-grade performance, even when irregularities in the samples were present, such as air bubbles, knife slices or folds.

The authors suggest that this approach could streamline the workflow of pathologists, allowing them to focus their efforts on reviewing informative tissue sections that contain tumour tissue.

doi: 10.1038/s41591-019-0508-1

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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