新しい AI ベースのモデルは、最初の手術後に神経膠芽腫が再発する可能性が最も高い場所を予測できるため、MRI で確認できるようになる前に医師に治療の機会を与える可能性があります。
膠芽腫は成人で最も一般的な悪性脳腫瘍であり、最も致死率が高く、診断後の平均生存期間は約 17 か月です。外科医が目に見える腫瘍をすべて切除し、患者が追加治療を受けた後でも、ほとんどの場合、がんが再発します。
今回、カリフォルニア大学サンフランシスコ校とミシガン大学が率いる研究者らは、最初の再発が発生する可能性が高い場所を高精度で予測できる AI アプローチを開発しました。神経膠芽腫では、ほとんどの患者が腫瘍腔またはその近くで再発します。
この調査結果は9月25日に出版された。 科学の進歩 国立衛生研究所の支援を受けており、最終的には医師がMRIで新たな腫瘍が見える前にこれらの領域に標的治療を行えるようになる可能性がある。
「このシステムには、腫瘍切除中に脳神経外科医に貴重なリアルタイムのガイダンスを提供する信じられないほどの可能性があります」と、筆頭著者でカリフォルニア大学サンフランシスコ校およびドレクセル大学医学部の博士研究員であるサンジーブ・ハー医学博士は述べた。 「また、その後の治療決定を導くための洞察も得られる可能性があります。」
これらの治療法には、安全な場合には最初の手術中に余分な組織を除去することが含まれる可能性があると、筆頭著者であるUCSF Healthの神経外科医であるShawn Hervey-Jumper医学博士と、Weill Institute for Neurosciencesの寄付教授であるMitchel S. Berger医学博士は述べた。
「除去できない脳の一部に疾患を患っている患者は、高線量の局所放射線照射や、頭蓋骨に挿入したカテーテルを通じて腫瘍に直接注入する薬物など、進行が予測される部位を標的とする他の治療を受ける可能性がある」と同氏は述べた。
未処理の組織を使用すると時間と労力を節約できます
研究者らは、再発までの平均期間が5.5カ月だったUCSF Healthの患者から神経膠芽腫の手術中に採取した組織サンプルを分析した。彼らは60人の患者からの約300のサンプルを使用してモデルを開発し、別の20人の患者からの約100のサンプルでそれを個別にテストしました。
研究者らは、刺激ラマン組織学（SRH）と呼ばれる技術を使用し、新鮮で未処理の組織の顕微鏡画像を1分以内に生成した。従来の病理学では、組織を染料や染色剤で処理する必要があり、これにはより長い時間がかかり、より多くの労力がかかります。
次に、UCSF とミシガン大学の研究者によって開発された AI システムである FastGlioma を使用して画像を分析しました。このシステムは腫瘍浸潤に基づいて組織をスコアリングします。
その AI スコアのみが、後に再発腫瘍が発生する領域を予測する際に、従来の病理と同様に機能しました。しかし、研究者らが AI スコアと、6 つの機械学習モデルでテストした臨床データ、画像データ、分子データを組み合わせたところ、最もパフォーマンスの高いモデルのほうが、再発する部位と再発しない部位を区別する可能性が大幅に高いことがわかりました。
腫瘍浸潤の AI 測定は、6 つのモデルのうち 5 つにおいて最も強力な再発の個別予測因子でもあり、分子腫瘍の特性よりも多くの予測情報を提供します。
研究者らはまた、モデルがどこで再発が起こるかをどの程度正確に特定できるかについてもテストした。このモデルは、サンプリングされた組織から 5 ミリメートルまたは 10 ミリメートル以内にがんが再発するかどうかを予測するのに優れた性能を発揮しました。
研究チームが最初の再発を選択した理由は、患者は病気の後期に実験的治療を受けることが多く、それが腫瘍の増殖に影響を与える可能性があり、その後の再発を確実に予測することがより困難になるためである。
「全体的な目標は、この最初の再発を遅らせることでした」と、ミシガン大学アナーバー校脳神経外科機械学習研究室の共同上級著者であるトッド・ホロン医学博士は述べた。 「最終的には、この期間を拡大することで生存期間が長くなる可能性があることを期待しています。」
ソース：
カリフォルニア大学サンフランシスコ校
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