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京都大学の福田 晃久准教授やｱｰｸﾚｲ (京都市) などの研究ﾁｰﾑは, 血中に含まれる 「ﾏｲｸﾛ RNA (ﾘﾎﾞ核酸)」 と言う微小な物質を下に早期の膵臓癌を見分けられる人工知能 (AI) を開発した, と日経が報じている.
膵臓癌患者と健常者のﾏｲｸﾛ RNA の発現状態を学習させ, 早期の膵臓癌患者でも既存の検査よりも高精度で見分けられる.
数年後の実用化を目指している.
膵臓癌は黄疸や腹痛の症状が出る事が少なく, 自覚しない内に進行してしまう. 診断時には半数以上が他の臓器に転移しており, 全ての癌の中で 5 年生存率が最も低い.
ただ, 癌が浅い場所にとどまるｽﾃｰｼﾞ 0 や直径 10 - 20 ﾐﾘﾒｰﾄﾙ程度のｽﾃｰｼﾞ 1 で発見出来れば生存率は高く, 早期の診断が重要となる.
現状の膵臓癌の検査では, 血中の 「CA19-9」 と言う蛋白質の量を主に指標に使っているが, 早期の患者では陽性率が低い.
ﾃﾞﾝﾏｰｸのｺﾍﾟﾝﾊｰｹﾞﾝ大学などの研究から, ﾏｲｸﾛ RNA の発現の状態から患者を高精度に識別出来る事が知られていたが, 早期の患者は絶対数が少なく十分に調べられていなかった.
研究ﾁｰﾑは今回, 14 の病院から早期を含む膵臓癌患者 212 人と 213 人の健常者の血液を採取し, ﾏｲｸﾛ RNA のﾃﾞｰﾀを集めた.
約 2580 種類のﾏｲｸﾛ RNA の中から患者と健常者で発現量の差が大きな 100 種類を選び出し, 発現の状態をﾃﾞｨｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞ (深層学習) で学ばせ, 膵臓癌患者を診断する AI ﾓﾃﾞﾙを作った.
従来指標の CA19-9 で患者の識別を試みると, ｽﾃｰｼﾞ 0 の患者は全く見分けられず, ｽﾃｰｼﾞ 1 の患者は 29% の精度でしか識別出来なかった.
一方, 開発した AI ではそれぞれ 50%, 63% の精度で識別出来たと言う.
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