乳がん再発を予測するAI検査 ^{CEFR B2}

乳がんの再発リスクを予測することは、治療方針や化学療法の判断で重要です。今回の研究は、日常的に得られる臨床データと顕微鏡用の病理スライドを組み合わせるマルチモーダルAI検査を報告しています。著者らは、このAIがゲノム検査より高速で低コストに動作すると説明し、ゲノム検査は数週間を要し、しばしば検査に用いた組織が廃棄される点を指摘しています。

研究はNature Communicationsに掲載され、研究を率いたKrzysztof J. Geras（New York University所属）や共著者のYann LeCunが関与しました。LeCunはモデルが自己教師あり事前学習（self-supervised pretraining）から利益を得ていると述べています。評価は15の患者集団、sevenか国、more than 3,500人のデータを用い、C-IndexやHazard Ratioといった標準的な統計指標で行われました。

結果としてAI検査は高リスクと低リスクの患者を識別し、特にトリプルネガティブおよびHER2陽性の再発予測で良好な成績を示したと報告されています。著者らは、自らの評価では広く使われるゲノム検査と同等かそれ以上の性能があると述べる一方で、治療判断に用いるには完了した無作為化臨床試験での検証が必要だと強調しています。なお一部の著者はAtaraxis AIの持分保有者で、Krzysztof J. Gerasは同社の共同創業者で最高科学責任者です。New York Universityは同社に対して財務的および知的財産上の利害関係を維持しています。