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乳がんの「転移」を人工知能(AI)が99％の精度で検出 米グーグルが開発
2018年10月24日
人工知能(AI)を使って乳がんの転移を見つけるための最先端の研究の成果が発表された。AIは急速に進歩しており、新たに開発されたAIは99％という高精度で乳がんの転移を発見するという。
AI(人工知能)が99％の精度で転移性乳がんを判定
グーグルは近年、AI(人工知能)を医療分野で役立てようと研究・開発を進めており、その成果のひとつがこのほど発表された。転移性乳がんを高い精度で検知できるAIの開発だ。
転移性乳がんについて、グーグルのAI部門とサンディエゴ医療センターの研究チームは、乳がんのリンパ節への転移を自動で検出する新たながん検知アルゴリズムを開発したと発表した。
なんと99％以上の精度で転移性乳がんの有無を判断でき、これは人間の病理医による検査よりも精度が高いという。
このAIは「LYNA」(Lymph Node Assistan＝リンパ節アシスタント)と名付けられた。
AIの開発の目的は、転移性乳がんを検査で正確・早期に発見することだ。乳がん患者の死亡原因の90％はがんの転移とされている。
がん転移の診断は容易ではない
ミクロのレベルでのがん転移の診断は容易ではなく、いかに経験を積んだ病理医でも見落とすことはある。AIを併用することで、それを補おうという意図がある。AIを使った検査には1件につき1分もかからないという迅速性もメリットだ。
「転移」とは、がん細胞が元あった場所から血液やリンパ液を介して離れた器に運ばれ、そこで新しいがんが出現すること。乳がんは乳房の近くにある腋窩リンパ節や、胸の前方中央を縦に構成する内胸リンパ節、鎖骨上のリンパ節などに転移しやすい。
乳房内から乳がん細胞が最初にたどりつくのが「センチネルリンパ節」。これを摘出して、がん細胞があるかどうかを顕微鏡で調べる検査がセンチネルリンパ節生検だ。
人間の病理医より優れたパフォーマンスを発揮
試験では、ラドバウド大学医療センターなどが提供したリンパ節の399枚のスライド標本、および20人の乳がん患者から摘出された108枚の画像をもとに、がん細胞を見つけだせるかを調べた。
LYNAはこれらの顕微鏡画像のうち270枚(正常160枚、がん110枚)をスキャンし、パフォーマンス評価として顕微鏡画像からなる129枚と108枚の2つの評価セットをスキャンした。
その結果、LYNAは顕微鏡画像レベルで99.3％を正確に見分けられることが判明した。
がん判定に要する時間を半分に短縮
2015～2016年にCAMELYON16という競技が開催され、乳がんのリンパ節転移の検出において自動化したAIが活用できるかが検証された。
この研究では、転移のある49画像と転移のない80画像の計129のスライド画像の診断精度について、自動化された32件のAIが、乳がんの転移の検出に活用できるかどうかを評価するため、判定結果を病理医11人による判定と比較した。
オランダのラドバウド大学医療センターおよびユトレヒト大学医療センターから試験サンプルが提供された。いずれも病理組織診断の基本的な染色法であるヘマトキシリン・エオジン染色を施した組織切片が使われた。
その結果、病理医はがん細胞の転移がミクロ(2mm未満)になると間違いが増え、実際に転移があるサンプルの27.6％が転移なしと判定された。時間制限がある場合、病理医の正確度は0.810(1が最高に正確)だった。
それに対し、AIの正確度はもっとも優秀なものは0.994だった。AIのパフォーマンスが、人間の病理医を上回ることが明らかになった。しかもAIであれば、1件を判定するのに要する時間を半分に短縮できることが判明した。
多忙な医師の業務をアシストするプログラム
スライドにされた試験サンプルから乳がんの転移を、視覚的に検査するという作業を補うのにAIは向いているという。
ただし、AIは人間の医師に代わりを務めるように設計されているわけではない。
「私たちが作ろうとしているものは、がん治療という非常に複雑な作業の一部をアシストするシステムです。がんの罹患数は世界的に増えており、医師が行わなければならない膨大なタスクの一部を助けるツールが必要とされています」と、グーグルのリリー ペン氏は言う。
「米国で乳がんと診断される女性は毎年23万人に上ります。多忙な病理医が患者をよりよく治療するのをアシストし、より多くの患者が救われることを望んでいます」としている。
Applying Deep Learning to Metastatic Breast Cancer Detection(Google 2018年10月12日)Assisting Pathologists in Detecting Cancer with Deep Learning(Google 2017年3月3日)
Impact of Deep Learning Assistance on the Histopathologic Review of Lymph Nodes for Metastatic Breast Cancer(American Journal of Surgical Pathology 2018年10月12日)
Artificial Intelligence-Based Breast Cancer Nodal Metastasis Detection(Archives of Pathology & Laboratory Medicine 2018年8月27日)
Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases inWomen With Breast Cancer(JAMA 2017年12月12日)
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