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がん診断、尿一滴で判別成功|線虫の習性を活用|九大など

Army scientists energize battery research

by U.S. Army RDECOM(画像:Creative Commons)

※画像と記事の内容とは関係ありません。




■がん診断、尿一滴で判別成功|線虫の習性を活用

がん診断、尿1滴で=線虫の習性利用―10年後の実用化目指す・九大など

(2015/3/12、時事通信)

体長1ミリほどの線虫を使い、がんの有無を1滴の尿から高い精度で判別することに成功したと、九州大などの研究チームが発表した。早期のがんも発見でき、実用化されれば簡単で安くがん診断が可能になるという。研究チームは「精度の向上などを進め、10年程度で実用化を目指したい」としている

九大の広津崇亮助教と伊万里有田共立病院の園田英人外科医長らの研究チームは、体内に寄生した線虫アニサキスを手術で取り除く際に、未発見の胃がん部分に集まっていたことに着目したのがこの研究のきっかけです。

実験で用いられた線虫は、犬と同じくらいの嗅覚受容体を持ち、好きなにおいには集まり、嫌いなにおいから逃げる習性(走性行動)があるそうです。

事前の実験で、がん細胞のにおいを好むことが分かっており、この習性を利用して、がんの有無を判別しようとするのが今回のがん診断方法の仕組みです。




■線虫で検査できるがんの種類・がん検査の精度・費用

早期がんを判別する「線虫」を用いた最新臨床研究の中間結果ご報告

(2016/12/13、PRTIMES 株式会社HIROTSUバイオサイエンスニュースリリース)

今回、臨床研究途中経過報告として本試験では、消化器がん(すい臓がん、大腸がん、胃がん、食道がん、胆のうがん、胆管がん)と診断された患者の尿検体63サンプルについて『N-NOSE』検査を行いました。その結果、57サンプルが陽性を示し感度90.5%。特に発見が難しいとされている胆膵がんについても、N-NOSEは90.0%の高感度を示しました。

●線虫で検査できるがんの種類

●検査の精度

『N-NOSE』検査は90%以上の感度でがんを発見することができるそうです。

●検査の費用

線虫でがん検査、19年末にも=尿1滴で判定、実用化へ-九大ベンチャーと日立

(2017/4/18、時事ドットコム)

費用は1回数千円を想定しているという。

まだ実用化されているわけではないので、費用は決まっていないようですが、1回数千円を想定しているそうです。

■まとめ

ガンを診断する方法としては、血液による診断や呼気に含まれる成分から診断するもの、息に含まれるニオイ成分から診断するものなどが考えだされています。

患者の経済的・肉体的負担のない形で、かつ精度の高い病気の診断方法が生まれるといいですね。




→ 線虫によるがん検査法の実用化を目指し、検査の自動化についての共同研究|日立・九大ベンチャー について詳しくはこちら




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「がん個別化医療」を実現する人工知能を活用したシステム開発のための共同研究を開始|がん研究会・FRONTEOヘルスケア

参考画像:がん研究会とFRONTEOヘルスケア 「がんプレシジョン医療」の実現に向けた共同研究を開始(2017/1/31、がん研究会プレスリリース)|スクリーンショット

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■「がん個別化医療」を実現する人工知能を活用したシステム開発のための共同研究を開始|がん研究会・FRONTEOヘルスケア

がん研究会とFRONTEOヘルスケア 「がんプレシジョン医療」の実現に向けた共同研究を開始

(2017/1/31、がん研究会プレスリリース)

今回の共同研究を通じて、がん研究会とFRONTEOヘルスケアは、ゲノム解析による検査結果に基づいて、人工知能が患者の症状・特性にあわせた治療法に関わる論文を探索し、医師の判断を支援するシステムを開発します。

公益財団法人がん研究会、がん研究所は、FRONTEOヘルスケアと共同で、ゲノム解析技術と人工知能エンジン「KIBIT(キビット)」を用いて、がん患者1人1人の遺伝子変異などに合わせて最適な治療を提供する「がん個別化医療」を実現するシステムの開発に向けた共同研究を開始したそうです。

これまでにもがんに限らず様々な病気に対して人工知能を活用したシステムが研究されているというニュースをお伝えしてきました。

なぜ人工知能を活用したシステムが求められているのでしょうか?

IBMの人工知能システム「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、ワシントン州立大学・McDonnell Genome Instituteのルーカス・ウォルトマン医師の言葉を借りれば、「がんと立ち向かうことは、時間との闘い」なのですが、遺伝子を解析し、治療方針を決めるまでには専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうそうです。

医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、人工知能を活用したシステムが求められていると考えられます。

今回のケースでは、ゲノム情報、データの解析、医療データや論文などを人工知能「KIBIT(キビット)」に学習させ、検査結果から患者に最適な治療法を提案していくようです。







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人の息のにおいでがんや糖尿病などの病気を診断できる高精度センサーを開発|NIMS

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by Liz Poage(画像:Creative Commons)

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■人の息のにおいでがんや糖尿病などの病気を診断できる高精度センサーを開発|NIMS

がん、息で手軽に診断…高精度センサー実用化へ

(2016/1/9、読売新聞)

国立研究開発法人の物質・材料研究機構(NIMS、茨城県つくば市)が中心となって、呼気のにおいを分析し、含有物質を高精度で判別できる小型センサーを開発した。

パナソニック、息に含まれる肺がん特有の臭い成分から肺がんを診断する製品の開発を進めているによれば、息に含まれる肺がん特有の臭い成分から肺がんを診断する製品の開発を進めているというニュースをお伝えしましたが、物質・材料研究機構が人の息のにおいでがんや糖尿病などの病気を診断できる高精度センサーを開発し、2022年にも実用化される見通しとなっているそうです。

吐く息で糖尿病診断=高性能センサー開発-スイス大研究者によれば、体内でインスリンの分泌が低下すると大量に放出されるアセトンと呼ばれる物質の濃度を測定し、糖尿病を診断することができるそうです。

このように病気の時に特徴的な呼気の成分がわかっていれば簡単な診断ができ、それに当てはまる人はさらに詳しい検査を受けるようにすれば、患者の肉体的負担・経済的負担が軽くなることにつながり、さらには医療費の削減にもつながるのではないでしょうか。

→ 糖尿病の症状・初期症状 について詳しくはこちら

→ 糖尿病危険度チェック について詳しくはこちら







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たばこを吸う人は非喫煙者に比べてがんの再発リスクは2.5倍|山形大

Smoking is EVIL!

by J’ram DJ(画像:Creative Commons)

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■たばこを吸う人は非喫煙者に比べてがんの再発リスクは2.5倍

<がん>たばこ吸う人の再発リスクは2.5倍に 山形大調査

(2015/12/23、毎日新聞)

山形大医学部は22日、がん経験者が喫煙することで再びがんを発症するリスクが非喫煙者の約2.5倍になると発表した。

山形大医学部によれば、がん経験者でたばこをやめなかった人は、たばこを吸わない人に比べて、がんの発症リスクが約2.5倍になるそうです。

平均寿命が全国最下位の青森県は喫煙率が高いそうです。

厚労省の25年の国民生活基礎調査によると、青森県民の喫煙率は男性が40・3%で全国1位、女性は14・3%で同2位で、喫煙率は男女とも高いという結果が出ています。

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一度がんになった人はたばこをやめてくださいね。

→ 肺がんの症状・原因・予防するための検査 について詳しくはこちら







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AI技術を活用した創薬事業に参入 がん治療用ペプチドワクチンの開発・実用化を目指す|NEC

Test tubes

by Håkan Dahlström(画像:Creative Commons)




■AI技術を活用した創薬事業に参入 がん治療用ペプチドワクチンの開発・実用化を目指す|NEC

NEC、先進AI技術を活用した創薬事業に参入~がん治療用ワクチンの開発・実用化を推進する新会社を設立~

(2016/12/19、NEC)

NECは、最先端AI技術群「NEC the WISE」(注6)の1つとして、機械学習と実験を組み合わせることにより、短期間かつ低コストで、ワクチン候補となるペプチドを高効率に発見できるNEC独自の「免疫機能予測技術」を有しています。NECは本技術を活用し、2014年からの山口大学・高知大学との共同研究および山口大学における臨床研究を通じて、肝細胞がんや食道がん等の治療に効果が期待でき、かつ日本人の約85%に適合するペプチドを発見しました。

NECはがん治療用ペプチドワクチンの開発・実用化を推進する新会社「サイトリミック株式会社」を設立し、人工知能技術を活用し、新薬の実用化を目指す創薬事業に参入するそうです。

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参考画像:サイトリミック株式会社|スクリーンショット

がんペプチドワクチン療法 「高度医療」に認定 第4の治療法、高まる期待によれば、がんペプチドワクチン療法とは、外科、抗がん剤、放射線といった治療法に次ぐ“第4のがん治療法”として期待されている治療法です。

がんペプチドワクチン療法は、がん細胞を攻撃する免疫細胞が、がん細胞の表面にあるペプチド(タンパクの断片)を攻撃する性質を利用して、ペプチド(そのものには害がない)をワクチンとして体内に大量に注射することで、免疫細胞を増殖・活性化させ、がん細胞への攻撃を促進させるというものです。

なぜ、がん治療用ペプチドワクチンの開発・実用化に人工知能の技術が使われるのでしょうか?

しかし、がん治療用ペプチドワクチンの開発・実用化には、約5,000億通りのアミノ酸配列の中から免疫を活性化するペプチドを発見する必要があるとともに、人それぞれに異なる白血球(HLA)型に対して汎用的に適合するペプチドや、ペプチドの効果を促進する免疫補助剤(以下、アジュバント、注7)を発見し、さらにはこれらを用いた非臨床試験・臨床試験を実施するなど、長い時間と膨大なコストがかかることが課題となっています。

がん治療用ペプチドワクチンの開発・実用化には、約5000億通りのアミノ酸配列の中から免疫を活性化するペプチドを発見する必要性があり、また一人ひとり異なる白血球型に対していろんな人に対して使えるペプチドを発見し、試験を行う必要がありますが、そのためには膨大な時間とコストがかかることが問題としてあるようです。

NECでは、2001年に機械学習と実験を組み合わせて、新薬候補物質を発見する独自のAI技術「免疫機能予測技術」を開発。

この技術によって、少ない実験で膨大な化学物質から新薬候補となる物質を高精度・短期間かつ低コストで予測可能になっているそうです。

肝臓がん、食道がんなどの消化器がん、乳がんで発現している2種類のがん抗原(注8)を対象に免疫を活性化するペプチドの探索を行い、合わせて10種類以上のペプチドを発見。また、各ペプチドが、日本人の約85%の人口をカバーする複数のHLA型に汎用的に適合し、かつ実際に免疫を活性化することを確認。

2014年から山口大学・高知大学との共同研究を行い、肝細胞がんや食道がん等の治療に効果が期待でき、日本人の約85%に適合するペプチドを発見しているそうです。







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