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AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指す|佐賀大学・オプティム

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■AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指す|佐賀大学・オプティム

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参考画像:佐賀大学とオプティム、IoT・AIを活用した未来型医療の共同研究・実証を行うべく包括的に連携「メディカル・イノベーション研究所」を設立へ(2016/12/22、OPTiM・佐賀大学ニュースリリース)

佐賀大学とオプティム、IoT・AIを活用した未来型医療の共同研究・実証を行うべく包括的に連携「メディカル・イノベーション研究所」を設立へ

(2016/12/22、OPTiM・佐賀大学)

研究の第一弾として、佐賀大学とオプティムでは、臨床画像データをAIに画像解析させることで、「緑内障」、「糖尿病網膜症」、「加齢黄斑変性」の早期発見・治療を目指してまいります。佐賀大学がもつ過去の臨床画像データを匿名化したうえで、「OPTiM Cloud IoT OS」のAIを用いて深層学習による機械学習を行うことで、コンピューターによる診断支援を実施していきます。

佐賀大学と株式会社オプティムは、IoT・AI(人工知能)といったテクノロジーを活用した未来型医療の共同研究・実証を行う「メディカル・イノベーション研究所」を設立し、研究の第一弾として、AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指していくそうです。

GOOGLE、人工知能(AI)「DEEPMIND」を目の病気(糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症)の診断に活用によれば、Googleは英国営保健サービス(NHS)と提携し、人工知能(AI)プロジェクト「DeepMind」を糖尿病網膜症加齢黄斑変性症という目の病気の診断に活用するシステムの構築を目指していたり、また、糖尿病網膜症を網膜写真から見つけるディープラーニング用アルゴリズムを開発|GOOGLEによれば、Googleは、網膜写真から糖尿病網膜症(Diabetic retinopathy (DR))を見つけるためのディープラーニング(深層学習)用アルゴリズムを開発するなど、目の病気の画像解析に人工知能を活用する事例が出てきています。

将来的には「OPTiM Cloud IoT OS」に集積された臨床ビッグデータを活用することで、眼底画像から新たな疾患(心筋梗塞、脳血管障害やアルツハイマー型認知症など)の発症予測や、モバイル機器による簡易診断で早期発見を行うなど、新しい眼底診断・治療手法の創出を目指します。

眼底検査は目の病気だけでなく、最近では、眼底検査が将来の病気の発症予測につながることを示唆する研究も出てきています。

眼底検査で糖尿病や高血圧、緑内障、加齢黄斑変性などの病気の予測ができるによれば、眼底検査は、内臓の血管を生きた状態で見ることができる唯一の検査であり、これによって、血管の変化から、高血圧糖尿病などの病気の早期発見につながるのだそうです。

  • 血圧が正常であっても眼底検査の結果、「網膜細動脈」と呼ばれる、血管のサイズが細い人の方が太い人に比べて、5年後に高血圧を発症するリスクが高い
  • 「加齢黄斑変性症」も、その重症度と、脳卒中や心疾患、認知症の発症率との間に関連がある
  • 脳卒中の場合では、より重症の新生血管を伴う加齢黄斑変性症は発症リスクが約2倍高い

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■緑内障とは?

緑内障とは、目が正常な機能を保てる「適正な眼圧」以上の眼圧のために、視神経が障害され、視野が欠けてくる病気。

緑内障になると、眼圧などによって、視神経のミトコンドリア輸送が止まり、視神経の軸索がダメージを受け、視神経が死ぬ、と考えられています。

一度障害を受けた視神経は、再生することがないため、緑内障は失明する危険を伴う大変怖い病気といわれています。

ただ、緑内障の中には、眼圧が正常範囲(10~21mmHg)であっても緑内障になってしまう正常眼圧緑内障もあるため、眼圧だけで緑内障かどうかは決められません。

近年、緑内障は若年化・増加傾向にあるといわれており、早期発見、早期治療が大切なので、40歳前後の方は、一度眼科での検査をおすすめします。

緑内障のリスク要因を4つの類型に自動で分類する手法を開発|東北大・トプコンによれば、緑内障のリスク要因としては、眼圧の上昇による視神経の障害が主な要因ですが、その他にも、血流障害、近視、血管の痙攣(スパスム)なども緑内障の悪化に関わっており、どの要因が影響しているかによって治療法も異なってきます。

視神経の変形を肉眼で判定し、分類作業を行なう上で、従来は、医師の経験や主観的な要素が大きく、また一般的な診療所では分類が難しいことが問題となっていました。

緑内障のリスク要因を4つの類型に自動で分類する手法を開発|東北大・トプコンによれば、緑内障のリスク要因を4つの類型に自動で分類する手法によって、分類作業が自動化したことにより、経験の浅い医師でもできるようになり、また、標準化することによって、適切な治療を選択できるようになることが期待されていますが、AIによる眼底画像から画像解析を行う技術が進歩することによって、眼科医が診断する上での大きな助けになることが期待されます。

→ 緑内障 について詳しくはこちら

■糖尿病網膜症とは?

糖尿病網膜症は、糖尿病の三大合併症の一つ。

糖尿病網膜症、糖尿病性神経障害糖尿病性腎症を3大合併症と呼びます。

糖尿病網膜症は、日本の中途失明原因の第2位で、年間約3000人がこの疾患で失明しているともいわれるそうです。

網膜は、瞳から入った光の明暗や色を感知する組織で、細かい血管が密集しています。

そのため、高血糖状態が続くと血管の閉塞障害と血液凝固異常がおき、眼内の血管が徐々に詰まって、網膜に栄養や酸素が届かなくなります。

そのような状態になると、網膜に新しい血管が生まれ、酸素不足などを補おうとします。

しかし、この新生血管はもろく、少しの刺激でも出血し、重篤化(じゅうとくか:病気がより悪い状態になること)すると網膜剥離を起こし、失明してしまいます。

アメリカの糖尿病患者の約3割が糖尿病網膜症にかかっている!?によれば、米疾病対策センター(CDC)などの研究チームによれば、アメリカの糖尿病患者のうち3割近くが糖尿病網膜症にかかっているそうです。

しかし、糖尿病診断後1年以内に「眼科を受診しない」が6割|糖尿病網膜症の予防に関する実態・意識調査で紹介したバイエル薬品と参天製薬が2型糖尿病患者1000人を対象に行った調査によれば、糖尿病の診断後、1年以内に眼科を受診しない患者が約6割にのぼることがわかったそうです。

眼科検診で失明が36%減少する!|緑内障・糖尿病網膜症・変性近視・加齢黄斑変性・白内障が失明の主な原因で紹介した杏林大学大学院医学研究科の山田昌和教授(眼科)は、眼科検診によって5つの病気の発見率や失明の減少率を調べたところ、失明は緑内障で45%減、加齢黄斑変性で41%減、変性近視で24%減、糖尿病網膜症で17%減、白内障で4%減となり、5つ全体で検討したところ、失明を36%減少させることができると予測しています。

→ 糖尿病網膜症 について詳しくはこちら

■加齢黄斑変性症とは?

「黄斑部(おうはんぶ)」は網膜の中心にあり、ここが物を見る中心となっています。

黄斑部は直径2mm、厚さ0.2mmにすぎませんが、黄斑部が私たちの視力を支えています。

正常な黄斑部には、カロテノイド系色素ルテインとゼアキサンチンが集中的に分布しています。

加齢黄斑変性症の患者の場合、黄斑部のルテインとゼアキサンチンが減少しています。

加齢黄斑変性症とは、この黄斑部が何らかの原因で変性し、黄斑部を再生しようと網膜の外側の脈絡膜から細かい血管(脈絡膜新生血管)が発生します。

「新生血管(しんせいけっかん)」は、正常な状態では存在しないのですが、血管がつまり、網膜のすみずみまで酸素が行き渡らなくなると、網膜が酸欠状態になり、新しい血管を生やして酸素不足などを補おうとします。

この新生血管は構造がもろく、容易に出血してしまい、これにより網膜に障害が起こります。

→ 加齢黄斑変性症 について詳しくはこちら

■まとめ

人工知能を医療に活用しようとする研究が続々とニュースで紹介されています。

技術の進歩によって、医師の診断の助けになるような研究が進んでいくといいですね。







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失明につながる網膜疾患の病態の一部を生体組織チップ上で再現することに成功|東北大

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■失明につながる網膜疾患の病態の一部を生体組織チップ上で再現することに成功|東北大

マイクロ流路デバイス内でのRPE細胞と血管内皮細胞の共培養
マイクロ流路デバイス内でのRPE細胞と血管内皮細胞の共培養

参考画像:失明に繋がる網膜疾患の病態を一部生体組織チップ上で再現 病態解析や創薬スクリーニングへの応用に期待 (2017/6/13、東北大学プレスリリース)|スクリーンショット

失明に繋がる網膜疾患の病態を一部生体組織チップ上で再現 病態解析や創薬スクリーニングへの応用に期待

(2017/6/13、東北大学プレスリリース)

●眼内の網膜と呼ばれる光を感知する神経組織の一番外側の構造を模倣して、チップ上でヒト由来の網膜の細胞と血管の細胞を培養しました。

●チップ上の細胞を低血糖状態や低酸素状態にすると、血管の細胞が網膜の細胞側に移動し、網膜の細胞がダメージを受けることを示しました。

●滲出型加齢黄斑変性(注1)の主要な病態である新生血管の発生を一部再現したものであり、病態解析や創薬スクリーニングに応用できる可能性があります。

最近、創薬を目的としたヒト生体組織チップ(Human/Organ‐On‐A‐Chip)の開発が盛んに行われていますが、現在検討されている培養モデルのほとんどが、肺、肝、腸などの消化呼吸器系を対象としており、これまで眼組織を対象とした生体組織チップ的なアプローチはほとんど検討されてきておりませんでしたが、東北大学大学院工学研究科の梶弘和准教授らは、阿部俊明教授らと共同で、失明につながる網膜疾患の病態の一部をチップ上で再現することに成功しました。

チップ上の細胞を低血糖状態や低酸素状態にすると、血管の細胞が網膜の細胞側に移動し、網膜の細胞がダメージを受けることがわかったのですが、この過程は、滲出型加齢黄斑変性の主要な病態である新生血管の発生を一部再現したものであり、これから、疾患モデル動物の代替として病態解析や創薬スクリーニングに応用できる可能性があります。

→ 加齢黄斑変性症|症状・原因・治療・サプリメント について詳しくはこちら







【参考リンク】
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Google、人工知能(AI)「DeepMind」を目の病気(糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症)の診断に活用

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■Google、人工知能(AI)「DeepMind」を目の病気(糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症)の診断に活用

DeepMind Health – Moorfields Eye Hospital London Collaboration
DeepMind Health – Moorfields Eye Hospital London Collaboration

参考画像:DeepMind Health – Moorfields Eye Hospital London Collaboration|YouTubeスクリーンショット

グーグル、人工知能「DeepMind」を目の病気の診断に活用へ

(2016/7/6、CNET Japan)

ロンドンのMoorfields Eye Hospitalと共同で、DeepMindは、糖尿病性網膜症と加齢性黄斑変性症という2つの特定の疾患の兆候検出に取り組む予定である。Googleによると、2つの疾患を患う患者は合わせて世界中に1億人以上いるという。

Googleは英国営保健サービス(NHS)と提携し、人工知能(AI)プロジェクト「DeepMind」を目の病気の診断に活用するシステムの構築を目指すそうです。

対象となる目の病気は、糖尿病網膜症加齢黄斑変性症

■糖尿病網膜症とは?

糖尿病網膜症は、糖尿病の三大合併症の一つ。

糖尿病網膜症、糖尿病性神経障害糖尿病性腎症を3大合併症と呼びます。

糖尿病網膜症は、日本の中途失明原因の第2位で、年間約3000人がこの疾患で失明しているともいわれるそうです。

網膜は、瞳から入った光の明暗や色を感知する組織で、細かい血管が密集しています。

そのため、高血糖状態が続くと血管の閉塞障害と血液凝固異常がおき、眼内の血管が徐々に詰まって、網膜に栄養や酸素が届かなくなります。

そのような状態になると、網膜に新しい血管が生まれ、酸素不足などを補おうとします。

しかし、この新生血管はもろく、少しの刺激でも出血し、重篤化(じゅうとくか:病気がより悪い状態になること)すると網膜剥離を起こし、失明してしまいます。




■加齢黄斑変性症とは?

「黄斑部(おうはんぶ)」は網膜の中心にあり、ここが物を見る中心となっています。

黄斑部は直径2mm、厚さ0.2mmにすぎませんが、黄斑部が私たちの視力を支えています。

正常な黄斑部には、カロテノイド系色素ルテインとゼアキサンチンが集中的に分布しています。

加齢黄斑変性症の患者の場合、黄斑部のルテインとゼアキサンチンが減少しています。

加齢黄斑変性症とは、この黄斑部が何らかの原因で変性し、黄斑部を再生しようと網膜の外側の脈絡膜から細かい血管(脈絡膜新生血管)が発生します。

「新生血管(しんせいけっかん)」は、正常な状態では存在しないのですが、血管がつまり、網膜のすみずみまで酸素が行き渡らなくなると、網膜が酸欠状態になり、新しい血管を生やして酸素不足などを補おうとします。

この新生血管は構造がもろく、容易に出血してしまい、これにより網膜に障害が起こります。

■DeepMindの技術がどう役立つのか?

DeepMind Health – Moorfields Eye Hospital London Collaboration

GoogleはDeepMindの技術に、2つの疾患のスキャン結果の分析を学習させる方法を調査する。2つの疾患の診断は、その複雑さのために眼科医にとって時間のかかる作業だという。この調査は、患者の早期診断を実現する可能性があり、そうなれば、早期に治療を開始できるため、その後の視力低下を抑えることができる。

糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症という2つの病気の診断は複雑なために眼科医にとっては時間のかかる作業なのだそうです。

そこで、人工知能(AI)によって、早期診断をすることができれば、早期治療につながることが期待できます。

DeepMindがNHSと手を組むのはこれが2度目である。DeepMindは、ロンドンにある他の病院と共同で腎臓分析ツールの開発にも取り組んでいる。

DeepMindは腎臓分析ツールの開発にも取り組んでいるそうですが、人工知能をはがん検診にも役立つのではないかと期待されています。

ディープ・ラーニングでがんを見つける?|がん検診を人工知能が行なう時代になる!?で紹介したベンチャー企業Enliticは、Deep Learningを医療データに応用したシステムを開発しています。

レントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などイメージデータをDeep Learningの手法で解析し、検査結果に悪性腫瘍などがあるかどうかを高速にかつ正確に判定するというものです。

IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

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■まとめ

人工知能+病気診断の組み合わせはここ数年で飛躍的に増えていくのではないでしょうか。







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他人のiPS細胞から網膜細胞を作って移植を受ける目の難病患者5人の募集開始|理化学研究所多細胞システム形成研究センター(CDB)

Boy testing eye site

by Les Black(画像:Creative Commons)

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患者5人の募集開始=目の難病、他人のiPS移植―理研など

(2017/2/6、時事通信)

CDBなどは14年9月、滲出型加齢黄斑変性の患者本人の皮膚からiPS細胞を作り、網膜のシートに変化させ移植する初の手術に成功した。今回は京都大iPS細胞研究所(所長・山中伸弥教授)が備蓄している他人のiPS細胞を使うため、移植までの期間は約10カ月から1カ月に、約1億円だった費用は1人数百万~2000万円程度に減らせるという。

理化学研究所多細胞システム形成研究センター(CDB)は、他人のiPS細胞から網膜細胞を作って移植する世界初の臨床研究について、移植を受ける患者5人の募集を始めました。

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アミノアントラキノン(AAQ)の注射でマウスの視力回復 加齢黄斑変性や網膜色素変性症など失明を伴う目の病気の治療にも期待|米研究

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by Dan Foy(画像:Creative Commons)

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■アミノアントラキノン(AAQ)の注射でマウスの視力回復 加齢黄斑変性や網膜色素変性症など失明を伴う目の病気の治療にも期待|米研究

化学物質注射でマウスの視力回復、米研究

(2012/7/26、AFP)

アミノアントラキノン(AAQ)という化学物質を注射することで、目が見えなかったマウスの網膜細胞の光感受性を向上させ、視力の回復に成功したとする研究が25日の米脳神経科学誌「ニューロン(Neuron)」に発表された。黄斑変性症や網膜色素変性症といった一般的な目の病気による失明の治療に朗報となりそうだ。

マウスにアミノアラトラキノンという化学物質を注射すると、網膜細胞の光感受性を向上し、視力が回復したそうです。

論文共著者によれば、まだ物質の安全性と、人間への効果の有無を確認する必要があるそうですが、研究が上手く進めば、加齢黄斑変性や網膜色素変性症といった失明を伴う目の病気の治療にも期待ができそうです。







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