カンタベリー大学（ニュージーランド）の専門家チームが実施した新たな研究によると、人工知能（AI）技術の利用により、医療従事者がより効果的ながん治療戦略を開発できるようになり、患者の命を救う能力が高まることが示されています。
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| AIはがん治療に応用されています。（出典：vjst） |
これは、カンタベリー大学数理生物学センターのアレックス・ガヴリュシュキン准教授が率いる研究チームによる4年間の研究の成果です。
この研究では、専門家らが、がんや痛風などの複雑な遺伝性疾患に関する生物学的データを分析し、遺伝子データに基づいた治療法の開発に役立てるアルゴリズムを開発した。
「伝統的な医学的アプローチでは、適切な治療法を選択するために、特定の症状を持つ多くの患者を診察することが多い」とガヴリュシュキン准教授は述べた。
しかし、がんを含む多くの疾患では、症状は似ていても患者一人ひとりの状態は大きく異なります。そのため、同じ薬や治療法を適用しても効果は期待できません。「ゲノムこそがその答えです」とガヴリュシュキン氏は強調しました。
ガヴリュシュキン准教授によると、チームはゲノムデータと臨床データを用いてアルゴリズムを開発し、「訓練」し、各患者の状態を生物学と医学の既存の知識と手法と照合した。その後、臨床試験を実施し、治療における複数の薬剤の併用など、有用な推奨事項を導き出した。
この技術によって、医療従事者はより効果的ながん治療レジメンを開発し、治療抵抗性細胞の出現を抑制し、医療をより利便性の高いものにすることができると、彼は考えています。そのため、チームの研究は、治療抵抗性遺伝子型の発生リスクを最小限に抑える方法で治療の優先順位付けと計画を行うことに主に焦点を当てています。治療後に発生する最悪のリスクは、治療抵抗性細胞の集団が再び増殖することです。
ガヴリュシュキン准教授は、AIによるアプローチは腫瘍医にとって信頼できる医療アシスタントとして役立つ可能性があり、特に医師が広範な遺伝学の訓練を受けていない、あるいは過去の遺伝学文献をすべて研究する時間がない地域で、世界中で利用されるようになると期待していると述べた。
次の段階では、チームは患者、腫瘍専門医、疫学者との連携を通してこの新技術を検証することに重点を置く予定です。さらに、ガヴリュシュキン准教授のチームは、このアルゴリズムを、別の複雑な遺伝性疾患である痛風の治療にも応用しています。
両方の研究プロジェクトには、ニュージーランド、スイス、スペイン、米国の研究者や医療専門家との協力が含まれていました。
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