東大と日本IBM、脂肪肝病理画像から発がんを予測するAIモデルを構築

脂肪性肝疾患（SLD:Steatotic liver disease）は、肝臓の5%以上に脂肪沈着を来した状態を総称した疾患群で、肥満人口の増加に伴い、世界中で問題となっている。近年では人口の約3割が脂肪肝を有すると言われ、その中から肝がんの発症リスクの高い患者を特定することが重要な課題となっている。

こうした中、東京大学医学部附属病院 消化器内科の中塚拓馬 助教、検査部の佐藤雅哉 講師、同大 大学院医学系研究科 消化器内科学の建石良介 准教授、藤城光弘 教授、小池和彦 東京大学名誉教授らの研究グループは、日本アイ・ビー・エム株式会社 コンサルティング事業本部 橋爪夏香、鎌田亜美、米澤翔、壁谷佳典の協力の下、脂肪肝デジタル病理画像の深層学習によって、脂肪肝からの肝がん発症リスクを予測する新しいAIモデルを構築した。

この研究では、脂肪肝肝生検標本のデジタル病理画像を深層学習し、肝がん発症リスクを予測するAIモデルを構築した。

肝線維化は、肝がん発症リスクの最も重要な指標とされているが、SLDにおいては、線維化が進展していない状態においても肝がんを発症するケースが頻繁に報告されている。

そこで今回構築されたAIモデルは、非がん組織における細胞異型や、核細胞質比の上昇、炎症細胞浸潤、大型脂肪滴の消失といった、これまで注目されていなかった微細な病理所見を認識することにより、線維化が進行していない症例からの肝がん発症予測を可能としている。

研究グループは、今回の研究結果から、脂肪肝から発症する肝がんの早期発見を可能とし、脂肪肝病理所見と肝がんリスク評価に新たな視点を提供することを期待するとしている。また、他疾患への応用も期待されている。

なお、この研究成果は、2024年5月20日に、学術誌「Hepatology」オンライン版にて発表されたとのことだ。

IoTNEWS編集部

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