甲状腺がんは最も一般的な内分泌がんの一つです。治療成功率は高いものの、再発のリスクは患者にとって常に懸念事項であり、医療の課題となっています。ベトナム国立大学ハノイ校自然科学大学のトラン・ヴァン・ルアット氏（K66 数学 - IT）とグエン・ディン・クアン氏（K67 数学タレントプログラム）による研究「甲状腺がんの診断と治療における数学の応用」は、数理モデルを用いて甲状腺がんの治療レジメンを最適化し、個別化治療を目指すという、有望な新たなアプローチをもたらしました。
自然科学大学の2025年学生科学会議で自分たちの研究についてのポスターを掲げるグエン・ディン・クアン氏（左表紙）とトラン・ヴァン・ルアット氏。
実用的な懸念から画期的な数学的解決策まで
このプロジェクトを立ち上げたアイデアを共有したグエン・ディン・クアン氏は、実践的な研究を通して、分化型甲状腺がんの治療法は現在、主に甲状腺摘出術とそれに続く放射性ヨウ素（RAI）による補助療法に依存していることを研究チームが認識したと述べました。しかし、各患者に最適なRAI線量を決定することは依然として主観的であり、精密な線量測定ツールではなく、主に医師の臨床経験に基づいています。このため、一部の患者が必要な線量を受けられず再発リスクが高まる一方で、他の患者は放射線量が多すぎるために望ましくない副作用に苦しむ可能性があります。
現在、ベトナムにおける甲状腺がんの治療プロセスは、患者への放射線量の決定を含め、 保健省の規制に厳格に従っています。しかしながら、実際には、医師は最適な放射線量を決定するために、依然として臨床経験に大きく依存しています。同時に、包括的な視点から病気の進行を正確に予測するための効果的な支援ツールが不足しています。
「こうした懸念から、グエン・チョン・ヒュー博士（オーストリア、グラーツ大学准教授）、タン・クオック・バオ博士、そしてグエン・ティ・フオン研修医（第108中央軍病院）の指導の下、私たちは数学の強みを大胆に活かし、解決策を見出しました。これは、ベトナムにおいて数学を治療プロセスのサポートに応用した先駆的な研究の一つと言えるでしょう」とクアン氏は述べた。
モデリングと最適化：個別化治療の鍵
上記の問題を解決するために、研究チームは、分化型甲状腺がんの治療における主要な生物学的量のシミュレーションに焦点を当てた数学モデルを構築しました。主要な生物学的量には、がん細胞の数 (N)、治療反応を監視するための重要なバイオマーカーであるチログロブリン (Tg) と抗チログロブリン抗体 (AbTg) の濃度、および使用された放射性ヨウ素の線量 (A) が含まれます。
クアン氏と彼の研究チームは、学生科学会議の全体会議で研究テーマを報告し、2位を獲得しました。
注目すべきは、このモデルは、これまで開発されてきたより複雑なモデルよりもシンプルでありながら、中核的な生物学的相互作用を正確に反映するように設計されていることです。チームの目標は、臨床現場に広く適用でき、容易に統合・利用できるモデルを実現することです。
学生グループは、この数理モデルに基づき、最適制御問題の開発を継続しました。この問題の目的は、個々の患者に最適な放射線治療（RAI）の線量とスケジュールを見つけることです。これにより、複数の目標を同時に達成することができます。すなわち、がん細胞数を最も効果的に減少させ、TgおよびAbTgバイオマーカーの濃度を安定化させ、そして同様に重要な、放射線量による不要な副作用を最小限に抑えることです。
治療結果のシミュレーションに適用すると、計算は妥当性を示し、患者の治療期間を短縮するのに役立ち、医師が治療量を減らすことを検討するのに役立ちます。
治療に対する反応が良好な患者、中程度の RAI 耐性を持つ患者、強い RAI 耐性を持つ患者までの 3 つの代表的な患者グループに対するシミュレーションでは、モデルがベースラインの検査データに基づいて病気の進行を予測できること、また、実際の治療計画よりも適切な RAI スケジュールと投与量を提供できることが示されました。
「実際の線量」と「モデル推奨線量」を比較したところ、モデルが提案した最適な治療戦略により、がん細胞の制御率が大幅に改善され、重要な生物学的濃度が正常レベルに戻ることが示されました。
個別化医療への潜在的な応用
このような学際的なプロジェクト、特に数学と医学の融合を実現するには、メンバーの多大な努力が必要です。クアン氏は、数学を専攻していた学生として、医学関連の分野への移行は当初多くの困難に直面したと語りました。最初の2～3ヶ月間は、グループは医学のメカニズムを学び、理解するために多大な努力を費やさなければなりませんでした。夜更かしして資料を読まなければならないこともあったそうです。
幸いなことに、グループは医療専門家や医師から熱心なサポートを受けることができました。不明な点があった際は、直接またはオンラインで話し合いました。特に印象に残ったのは、初めて第108軍中央病院を訪れたことです。そこでは、医療チームと直接交流し、データを収集し、診察や治療のプロセスを観察することができました。
「約3時間、医師たちと一緒に座ってデータを収集し、専門知識を交換しました。さらに、診察や治療のプロセス、患者さんの治療過程の一部を観察する機会もありました。本当に興味深く、有益な経験でした」とクアンさんは語りました。
クアン氏は、この研究に注目が集まり、投資され、発展すれば、医師にとって強力な支援ツールとなるだろうと述べた。この研究は、今後4～5年程度の近い将来における病気の進行を予測するのに役立つだけでなく、個々の患者に最適な次回の治療用量の提案にも役立つだろう。
チームは現在、より多くの患者のデータセットを使用してこのモデルを積極的にテストしており、特に、これまで他の研究ではほとんど注目されていなかった高AbTgレベルの患者に焦点を当てています。
さらに、チームは入力データに基づいて各個人に適切なRAI治療量を自動的に推奨できるソフトウェアアプリケーションを開発しています。このプロジェクトが成功すれば、具体的なアプリケーション（アプリ）の開発がさらなる目標となります。
特に、研究グループは権威ある国際誌への投稿に向けて科学論文を準備中です。「この研究が、現代医学において急速に発展している個別化治療の潮流に貢献することを期待しています」とクアン氏は語りました。
出典: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html
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