メドメイン社、肺がんの組織型を分類できるAIを開発

最終更新日:2024/04/11

メドメイン社は、深層学習を用いることで、肺からの生検標本において、肺がんの組織型を分類する人工知能開発に成功したことで、肺がんの主要な組織型である腺がん、扁平上皮がんおよび小細胞癌の分類を行なうことが可能になりました。

このAIニュースのポイント

• 肺がんの組織型を分類することができるAIの開発に成功
• AIの開発に深層学習を活用
• 開発が成功したことで、腺癌、扁平上皮癌、小細胞癌の分類が可能に

メドメインは、Deep Learningを用いることで、肺からの生検標本において、肺がんの組織型を分類する人工知能開発に成功したことで、肺がんの主要な組織型である腺癌、扁平上皮癌および小細胞がんの分類を行なうことが可能になりました。

また、この開発に関する論文を英国のNature Research社が発行する自然科学誌「Scientific Reports」に投稿し、2021年4月14日に掲載されたことを発表しました。

TBLB病理組織標本における腺癌、扁平上皮がん、小細胞癌および非腫瘍性病変を分類する人工知能の開発に成功しました。

研究目的

肺がんの治療を決定する際には、診断を目的としてTBLBが行なわれます。TBLBは気管支鏡を気管支に挿入し、鉗子などで病変の生検を行なう方法です。この生検の結果によって組織型や遺伝子情報がわかり、適切な治療方針が決定されます。TBLBの病理組織標本は採取量が少ないことが多く、病理診断に難渋する症例もあります。

今回の研究の目的は、TBLB病理組織デジタル標本において、肺がんの組織型を分類する人工知能を深層学習により開発することにあります。

標本をデジタル化、教師データを作成し、深層学習を行なうことで人工知能を開発

本研究では国立病院機構九州医療センターおよび、国際医療福祉大学三田病院よりTBLB病理組織標本、病理診断結果の提供を受けました。標本をデジタル化したのちに、深層学習のための教師データを作成し、深層学習を行なうことで人工知能を開発しました。

開発した人工知能は、九州医療センター、三田病院および国際データベースのデジタル標本を検証症例として用い、精度の検証を行ないました。

腺がん、扁平上皮癌、小細胞がんと非腫瘍性病変を精度高く分類する人工知能の開発に成功

TBLBおよび手術標本で検証を行ないましたが、いずれの場合も、ROC-AUCが0.94以上という極めて精度の高い結果が得られました。

更に、通常のHE染色に加えて免疫組織化学染色を用いて診断された83名のTBLB標本で検証を行なったところ、ROC-AUCが0.99という高い精度が得られました。

以上のことから、広いバリエーションの病理標本 において、腺がん、扁平上皮がん、小細胞がんと非腫瘍性病変を精度高く分類する人工知能の開発に成功しました。これにより、2020年6月に発表した論文に続き、更に詳細な肺癌組織型の分類が可能となりました。

今回開発した人工知能モデルの精度を、複数施設で今後検証する予定です。本研究成果は、英国科学雑誌「Scientific Reports」のオンライン版（2021年4月14日付）で公開されました。

論文タイトル：A deep learning model for the classification of indeterminate lung carcinoma in biopsy whole slide images
日本語訳：肺がん生検病理組織デジタル標本における組織型分類を可能にする深層学習を用いた人工知能の開発

引用：体を構成する組織のうち、腺組織とよばれる上皮組織から発生するがん

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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