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May 29, 2024

人工知能を活用した肺がんの早期発見

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13702 (2023) この記事を引用 498 アクセス 5 Altmetric Metrics の詳細 クロマチンドメインの立体構造を含むヌクレオソーム上のクロマチン構造は、

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13702 (2023) この記事を引用

498 アクセス

5 オルトメトリック

メトリクスの詳細

クロマチンドメイン構造を含むヌクレオソーム上クロマチン構造は遺伝子発現の制御に関与しており、その制御異常は発がんと関連しています。 これまでの研究では、頬粘膜の細胞が喫煙者集団の肺がんの分子的特徴を持っていることが示されており、この現象は発がん領域または傷害領域として知られています。 したがって、我々は、頬粘膜のクロマチン構造変化が肺がんを予測できるのではないかという仮説を立てました。 しかし、クロマチンパッキングドメインに折り畳まれたクロマチン鎖のサイズは小さく（約20 nm）、それ自体の直径は通常300 nm未満であるため、回折限界光学顕微鏡を使用してドメイン内のクロマチン構造の変化を検出することはできません。 本研究では、肺がんバイオマーカーとして頬粘膜におけるクロマチンパッキングドメインの変化を検出するための光学分光統計的ナノセンシング技術、すなわちクロマチン感受性部分波分光顕微鏡法（csPWS）を開発した。 診断性能を向上させるために、人工知能 (AI) がクロマチン変化の csPWS 測定に適用されました。 2 つの臨床施設における 179 人の患者を対象とした当社の AI 強化口腔 csPWS ナノ細胞診では、ROC 曲線下面積 (AUC) が施設 1 (州内) で 0.92 ± 0.06、施設 1 で 0.82 で、ステージ I の肺癌と癌のない対照を区別しました。サイト 2 (州外の場所) の場合は ± 0.11。

がんスクリーニング検査では、治療の可能性を効果的に高め、死亡率を下げるために、症状が現れる前、腫瘍が小さいうちにがんを特定することが理想的です。 肺がんは、人種や性別を問わず、米国におけるがんによる死亡の主な原因であり、全体の5年生存率は22.9％で、結腸直腸がん（65.1％）、乳がん（90.6％）、前立腺がん（96.8％）よりも著しく低いです。 )1. しかし、肺がんは早期に発見されれば、外科的切除により治癒する可能性が高くなります。 末期（遠隔）非小肺がん（NSLC）の5年生存率は8％未満ですが、限局期で検出された場合は64％に改善し、ステージIA2で検出された場合は80％に達します。 低線量コンピュータ断層撮影 (LDCT) は肺がんスクリーニングのゴールドスタンダードとして確立されており、この技術でスクリーニングされた患者の死亡率は 20% 減少します。 アクセシビリティ、コスト、偏見、LDCT ガイドラインの順守の欠如などが、LDCT の影響を制限する大きな課題の 1 つとなっています。LDCT の対象となる人口の約 5% のみがスクリーニングを受けており 3、その結果、肺がん症例の 55% が進行した段階で検出されているからです。生存率が 8% 未満の場合 4。 したがって、我々は、早期肺がんに対する高感度（Se）を備えた、低侵襲で利用しやすく、感度が高く正確なスクリーニング検査を提案します。

胸部 X 線検査や喀痰細胞診などの LDCT 以外のスクリーニング方法は、大規模な臨床スクリーニング環境での評価では不十分であることが証明されています5。 がんの検出に使用される標準的なタンパク質バイオマーカーに基づく新しい方法では、十分な感度と特異性が得られません (Sp)6。 最近、リキッドバイオプシーなど、血液中の腫瘍分泌物に依存するプロトコルの開発に大きな関心が集まっています。 Grail、Freenome、Guardant、Delfi、Thrive などの企業が開発している検査は、遺伝子変異、メチル化、断片化などの循環腫瘍 DNA (ctDNA) または腫瘍由来循環遊離 DNA (cfDNA) の特性を分析することによってがんを特定します7、8、9。 、10、11。 初期の結果では肺がんを含むさまざまながんの検出が期待できることが示されていますが、ステージ I およびより小さな病変に対する感度は臨床的に許容できるレベルを急激に下回ります。 これは主に技術的な制限ではなく、バイオマーカーの起源と種類の生物学に関連している可能性があることが示唆されています。 病変が小さいほど腫瘍 ctDNA の分泌量が少なくなります (血液 10 mL あたり約 1 ctDNA)。一方、腫瘍の不均一性は多くの腫瘍副産物バイオマーカーを通じてしかモデル化できないため、臨床的に実際的な血液サンプルで必要な量の ctDNA を見つけることが困難になります 12。 たとえば、Grail 多がん早期発見 (MCED) 検査の全体的な感度は、ステージ IV 患者の 90.1% [95% 信頼区間 (CI) 87.5 ～ 92.2%)] から 16.8% [95% CI 14.5 ～ステージ I 患者では 19.5%]13。 リキッドバイオプシーは、スクリーニング不可能ながん（膵臓など）にとっては強力なツールとなり得ますが、結腸直腸や肺など、スクリーニングプロトコルが確立されているがんでは、治療可能性の高い早期病変を検出する方法が依然として緊急に必要とされています。 これらの問題に対処し、肺がんの効果的なスクリーニング検査を開発するために、(1) バイオマーカーのソース、(2) バイオマーカーの種類、(3) 実現技術という 3 つの重要な側面を最適化しました。