AIが切り拓く「がん治療」の最先端(4)

 2人に1人が罹患する「がん」の中でも、部位別死亡率1位という疫病神が「肺がん」だ。ほとんどの患者に初期症状がなく、気づいた時には手遅れ。そんなケースが多々みられるが、AIで早期発見を目指す試みが始まっている。

 今年4月、横浜で開かれた国際医用画像総合展で発表されたのが、次世代型の肺がん診断システムだ。

「通常の検診では、患者さんのCTスキャン画像から肺がんを拾い上げる。それをAIがアシストします」

 とは、日立製作所診断システム事業部の白旗崇GL主任技師である。日立はCTMR装置を製作する中で、ここ20年ほど肺がんに関する研究も行ってきた。

「医師の皆さんは、1例あたり100枚から200枚の画像を見ます。非常に時間を費やし、かつプレッシャーのかかる仕事で、1日に50例以上をこなす先生がいるそうですが、やはり人間ですから見落としはあります」

 そのため、AIの利点は休まず働けてブレない点だと白旗氏は続ける。

「今まではお医者さんが手動で線を引くか、サイズなどを目測していた部分を全て自動化し、レポートまで作成してくれる。画像を入れてからの処理時間は、開発途中の現段階で数分から10分ほど。ドクターが診断する場合は1分から4分程度と、熟練した医師と比べればまだ遅いかもしれませんが、今後は肺の中でも心臓に近い部分など、医師が見落としやすい部分でも、検出できる可能性はあります」

 まさに夢のような道具だが課題はまだ多いという。

「肺がんの特徴を覚え込ませるため、10万枚ほどの画像を取り込みましたが精度を上げるにはまだもう少し。あまり悪いデータを学習させるとAIの性能が落ちてしまう。ドクターの診断がついた、肺がんを含む良質なデータを何度も教え込む必要があるのです。検出した領域の特徴をもとに、確定診断に回したり数カ月後に再診するかどうかを提案するレポートを、自動で出すことを目標にしています」

子宮頸がんに効果的

 未だ発展途上といったところだが、それだけ肺がんはAIにも手強い相手なのだ。

 東京医科大学の黒田雅彦主任教授は、

「AIの導入が一番難しいのは肺がんだと思います」

 と指摘するが、いったい何故なのだろうか。

「がんを構成する細胞は、肝細胞がんの場合、比較的単調です。けれど、肺がんは種類が豊富なうえ、がん組織を構成する細胞が多彩です。特にがん周囲の間質細胞や免疫細胞の存在が、AI診断を難しくしています。しかし我々の大学は症例が多く、呼吸器科の池田徳彦主任教授と共同で、AI画像診断の実用化が可能になりそうです」

 現状では、肺がんを診断するよりも、すでにがんと診断された患者に対して適切な治療法を提案することに応用していくと黒田氏は話を継ぐ。

「現行の医療制度下では、どの治療薬が効くのか、効かないのかという判断は、患者さん個々の遺伝子を見ていたのですが、画像を見て判断する方が早いしコストも格段に安い。遺伝子診断は標本を作成する手間もかかって費用は数万ほどかかりますが、AIによる画像診断システムを使えば、免疫チェック阻害剤の効果判定などの実費は数十円で済み国の財政も痛みません」

 画像診断では、遺伝子診断の代わりに、がん細胞の全体像を捉え、その特徴から適切な薬を提案するのだ。

 黒田氏らのAIは、他のがんへの応用も可能で、特に子宮頸がんに効果的という。

「日本は先進国で唯一、このがんが増加しているんです。様々な問題からHPVワクチンが普及していないことや、多くの日本人が感染しているHPV52型や58型のワクチン開発がされていない事も一因です。中国や東南アジアも、同様の理由で患者が増えています。私たちは中国からの依頼があり、患者の細胞画像をAIに取り込むと、子宮頸がんかを分析して判断してくれるシステムを開発しています。人間が作業すると15分ほど要するのに、AIは殆ど時間がかからないうえ、とても精度が高いのです」

 理由は診断方法にあった。通常それは「細胞診」と「組織診」に分かれるが、2つの違いはがんが疑われる患部を「個々の細胞で見るか」「組織全体で見るか」に大別される。子宮頸がんではまず初めに「細胞診」を行い陽性となってから、患部を削り取る「組織診」の検査に移行するというが、

「子宮頸がんの場合、1つの症例で100近くのサンプルが『細胞診』から採れます。前述した通り、肝臓がんは細胞が少ないので、1症例あたり1サンプルしか採れない。必然的にAIの経験値が上がるので、診断の正確さも向上します」

「乳がん」への取り組み

 女性を悩ませるもうひとつの疫病神が「乳がん」だ。

 昨年9月、厚労省が発表した最新の人口動態統計によれば、30歳から64歳までの死亡原因のトップだが、実は誤診も頻発している。

 乳がん検診を分析した国立がん研究センターによれば、受診者1000人のうち「陽性」判定が出たのは76人なのに、最終的な精密検査でクロだったのは、たった3人だった。

 東北大学大学院医学系研究科の山口拓洋教授が言う。

「患者に多い40代女性の乳房は、乳腺が発達しているため従来のマンモグラフィー検診では判別が困難で、発見が遅れることがままありました。そこで、エコーといわれる超音波検査を併用すると、検診の感度が14・1%上がることが、世界的な医学雑誌『ランセット』で公表されたのです」

 けれど、感度が上がると誤って陽性と判定されることがある。そのため、身体に針を刺すなど負荷のある精密検査を受けた患者が増えてしまったのだ。

「不必要な検査を減らすため、私たちはエコー画像の読影にAIを使うことにしました。医師の誤読を減らして患者さんへの偽陽性による無用な侵襲的検査や、それに伴う心理的負担を減らしたい。4月に発表したのでテスト段階ですが、今年度中に結果を示すのが目標です」(同)

 実用化が待たれるところだが、ひと足早く研究に取り組んだ国立研究開発法人産業技術総合研究所(産総研)は、すでに乳がんを9割近い確率で自動検出できるAIを開発したのである。

一子相伝

「まだ実験段階のため、どのような患者さんに対しても、必ずそうなるという検証はできておりませんが、85%以上の精度で発見することができました」

 と胸を張るのは、産総研人工知能研究センターの坂無英徳チーム長だ。どんな方法なのかと聞くと、

「砂嵐のようなモノクロ画像には乳腺という組織が層状に写っていて、その中に時折、黒い塊のように写るのが腫瘤です。それが本物か否か。我々のAIは、発生した場所、大きさ、形などを判別し、ただの影や超音波で生じたノイズなのか、腫瘤なのかを瞬時に見分けます」

 診断に用いるエコー画像は動画だ。通常の検査は、医師が器具を乳房に押し当て、動かしながら、おやっと違和感を覚えることでがんの可能性を疑う。

「医師は普段から正常な画像データを大量に見ることで、異常な画像データに気づく。けれど、この技術は一子相伝のようなものでスキルに差が出やすい。都市部の大きな病院では毎日診断があっても、地方ではないという地域格差も生じています。医師がAIを使うことで、ベテランでも若い方でも同じような高いレベルの診断ができます」(同)

 実用化に向けてメーカーと調整中だそうだが、乳がんと診断されてからも、AIは患者の助けとなる。

 5月18日、日本乳がん学会で発表を行った東京医大教授・慶應大学特任教授の杉本昌弘氏が言う。

「抗がん剤の投与やホルモン治療など、事前に乳がんを小さくして手術を行う『術前化学療法』が標準的になっていますが、私たちはその療法を施された際の再発や、骨などへの転移をAIに予測させるシステムを開発しています。患者の年齢、BMI、閉経状況、がんのステージなどを分析し、予後診断をすることで最適な治療法を提案したいのです」

「週刊新潮」2018年5月31日号 掲載