唾液検査で乳がん識別、新たな検査法の開発

文:がん+編集部

 唾液の代謝物の一斉測定と人工知能(AI)を使い、高精度に乳がん患者さんを検出する方法が開発されました。

AIによる代謝物の濃度パターンの学習で、高精度に健常者と識別

 帝京大学は7月31日、唾液中の代謝物を解析しAIを用いて乳がん患者さんを高精度に検出する検査法を開発したと発表しました。同大学医学部外科学講座の神野浩光教授と、東京医科大学低侵襲医療開発総合センターの杉本昌弘教授、慶應義塾大学医学部外科学の林田哲専任講師らの研究グループによるものです。

 研究グループは、生体内の代謝物を一斉に測定して定量する「メタボローム解析」という技術を使い、唾液中の代謝物を検査することで疾患検出を可能にする研究を行ってきました。今回、浸潤性乳がん101人、非浸潤性乳がん23人、健常者42人の合計166人の唾液検体を収集しメタボローム解析を実施。解析の結果、唾液中から260種類の物質を定量化、そのうち30物質は各群間で濃度の違いがあることが明らかになりました。

 浸潤性乳がんと健常者を比較したところ、代謝物の一種であるポリアミン類などの濃度が浸潤性乳がんで高く、非浸潤性乳がんではこれらの物質濃度の上昇はみられませんでした。これらの物質濃度パターンをAIに学習させたところ、浸潤性乳がんと健常者の濃度の違いの精度を向上させることに成功しました。

 研究グループは「唾液の解析のみでこれほど高精度に乳健常者から乳がんを識別できることは、新しい検査方法として極めて有望であると考えられます。今後、より大規模な症例での検証は必要ですが、他の疾患との比較なども含めてさらなる精度向上を目指すとともに、より低コストな測定方法の開発を進めていきます」と、述べています。