がん 検査の最新情報|「東大発」抗がん剤が効いてるかすぐわかる方法

薬と水 抗がん剤

がん細胞を機械の学習効果で識別

 
 

上のリンクで下のようなニュースがありました。

東京大学は、高速で流れる多数の細胞を無標識で連続撮影し、それを機械学習によって分類することで、抗がん剤によって生じたがん細胞の形態変化を高精度に検出することに成功した。

 
 

がん細胞を分類する

このニュースをパッと見ただけではなんのことやらわからないと思います。

簡単に言うと、

 
 


「細胞の写真を撮って、形がおかしいものを検出するだけの技術」

 
 

ただこれだけ。

これだけなのですが、ニュースになったのは、そのスピードを極限まであげることができたからで、そして、精度を92%という高いレベルにまで上げることができたということなのです。

 
 

下記図のように分析から分類までのスピードがとても早い!
ガン分類のフローチャート図

出典:東京大学(一部加工)

 
 

分類技術の応用

これだけ聞いてもまだピンときませんね。

この技術は何に使えるかというと、

 
 

  • 抗がん剤を使ったときに効いているかどうかの確認がすばやい!
  • どの抗がん剤が一番効くかの判断できる!

 
 

そして、その他いろいろな治療などへの応用が期待できます。

 
 

がん分類技術の展望図

出典:東京大学
 
 

 
 

これのすごいところは、その精度もさることながら、「無標識」といわれている目印をつけなくても、できるというところ。

つまりがんに「目印の色」を付けないで確認可能。

これだけのことですが、一般的にこの色を付ける作業、これが大変なんです。

 
 

今までは、抗がん剤が効いているかどうかを確認するには、「蛍光標識」と言って、色を付けて確認することが主流でした。

でもこの色を付ける確認方法は、「調べる試料」の準備にかなりの時間がかかっています

それだけ大変な作業。

また、この色を付ける技術の中で、細胞の内側の分子に標識を付ける場合は特に大変で、「遺伝子組み換え」も必要になるということでした。

これは面倒くさい!

そのため、今回の発表のように、その蛍光標識をつけないこの技術は、検査などのスピードをより早く、そして楽にできるのです。

 
 

今はがんになる人が2人に1人という時代なので、スピード重視が急務。

こういう小さなことの技術のスピードを上げることで、助かる人が多くなることが期待できます。

まだ、研究段階なので、これから実用化に向けて階段を上っていくところ。

 
 

早目に実用化になれば、がん治療のレベルがまた1段階上がることができます。

 
 

頑張ってほしいところです。
 
 

参考文献:東京大学
機械学習と無標識画像で細胞の薬剤応答を検出する技術を確立
 
 

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