血液がんである小児白血病は、小児期に発症するがんとしては最多で、1年間におよそ700-800人が発症している。近年、小児白血病は、治療薬(化学療法)や治療法(層別化治療)の発展により、5年生存率が8割を超えるなど治療成績が向上している。
こうした一方で、治癒率には未だ改善の余地がある上、長期的な合併症(晩期合併症)を軽減することの重要性も注目されている。このため、白血病の分類と治療反応をより正確に評価し、それぞれの患者に最適な治療法を選択することが重要である。
エルピクセル株式会社と国立成育医療研究センターは、AIを活用した小児白血病診断支援システムの共同研究を開始した。
同システムは、小児白血病の診断に用いられる骨髄塗抹標本検査(※)において、目視では捉えきれなかった血液細胞の特徴をとらえ、より正確な診断や治療反応性の評価を可能にすることで、白血病の治癒率向上と再発率低下に寄与するという。国立成育医療研究センターならびに共同研究施設が臨床研究を通じて収集した骨髄塗抹標本検査の検査情報と結果を、エルピクセルが研究・開発する画像解析AIに学習させることで、同システムの開発を目指すとのことだ。
小児白血病を含む血液がんでは骨髄塗抹標本を用いて診断が行われる。顕微鏡を用いた目視による鑑別が行われるが、その鑑別には高度な知識と経験が求められる。同システムで鑑別の定量化と効率化が実現することにより、診断医の負担軽減が期待される。
また、これまでの骨髄塗抹標本検査では、専門医による形態的な分類とその他の検査を総合して白血病の病型分類を行い、治療法を決めていたが、こうした検査を同システムに置き換えることで、従来の目視では気づかない分類の実現が期待される。より正確な分類を行うことで適切な治療選択が可能となり、治癒率のさらなる向上と晩期合併症の軽減の双方の達成につながるとした。
※ 骨髄塗抹標本検査:造血の場である骨髄液から採取した骨髄塗抹標本を顕微鏡で観察し、血液中の細胞の分化や異常細胞(がん細胞など)の有無を確認する。
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