シンガポール発AIが肝臓がん再発を予測、免疫細胞配置解析で治療革新

2025年07月20日

シンガポール研究チームがTimes scoreと呼ばれるAIシステムを開発
腫瘍内の免疫細胞配置を解析して肝細胞がんの再発リスクを予測
空間トランスクリプトミクスと深層学習を組み合わせた革新的手法

SEOの常識を覆す
AIライティングエージェント

プロフェッショナルの業務フローを完全再現するAIの活用で、飛躍的な品質向上とコストダウンの両立。「magicss」でAI時代のSEO＆AIOを実現してみませんか？

今なら 1記事無料で生成可能（カード登録不要）

最短3分で無料体験する

革新的な免疫細胞配置解析技術

シンガポールの研究チームが開発したAIシステム「Times score」は、肝細胞がん（HCC）の再発予測において画期的な手法を採用しています[1]。このシステムは、腫瘍微小環境内の免疫細胞の空間的配置を詳細に解析し、従来の手法では捉えきれなかった再発リスクの指標を特定します。肝細胞がんは肝臓がんの中で最も一般的な形態であり、再発率の高さが治療における大きな課題となっていました。

Times scoreの核心技術は、空間トランスクリプトミクスと深層学習の融合にあります[1]。空間トランスクリプトミクスは、組織内の個々の細胞の遺伝子発現を位置情報と共に解析する技術で、腫瘍内の免疫細胞がどこに配置されているかを正確に把握できます。この位置情報が再発リスクの予測において極めて重要な要素であることが明らかになっています。

この技術の革新性は、まるで都市計画における建物配置の重要性に似ています。同じ建物でも、どこに配置されるかによって都市全体の機能が大きく変わるように、免疫細胞も腫瘍内での配置によってがん細胞への攻撃効果が劇的に変化します。従来の検査では「どんな免疫細胞がいるか」しか分からなかったのが、「どこにいるか」まで分析できるようになったことで、がん治療の精度が飛躍的に向上する可能性があります。

早期警告システムとしての臨床応用

Times scoreシステムの最大の価値は、肝臓がんの再発リスクを早期に警告できる点にあります[1]。現在の医療現場では、がん治療後の経過観察において再発の兆候を捉えるのに時間がかかり、発見時には既に進行している場合が少なくありません。このAIシステムは、手術時の組織サンプルから将来の再発リスクを予測することで、より積極的な予防的治療や綿密な経過観察の実施を可能にします。

臨床現場での実用化に向けて、研究チームは現在、より大規模な臨床検証とシステムの拡張性向上に取り組んでいます[1]。このシステムが実際の医療現場で活用されるようになれば、患者の治療成果の大幅な改善が期待されます。特に、個別化医療の観点から、患者一人ひとりの腫瘍特性に応じた最適な治療戦略の立案が可能になります。

このAIシステムは、医療における「予測的メンテナンス」の概念を体現しています。工場の機械が故障する前に部品交換を行うように、がんが再発する前に適切な対策を講じることができるのです。これまでの「症状が出てから対応する」反応的医療から、「問題が起こる前に予防する」予測的医療への転換は、患者の生存率向上だけでなく、医療費削減にも大きく貢献するでしょう。また、患者やその家族にとっても、不確実性の軽減という心理的メリットは計り知れません。

計算腫瘍学分野における技術的進歩

Times scoreの開発は、計算腫瘍学（コンピュテーショナル・オンコロジー）分野における重要な技術的マイルストーンを示しています[1]。この分野は、コンピュータサイエンスと腫瘍学を融合させ、がんの理解と治療に革新をもたらす学際的領域です。特に、腫瘍微小環境の複雑な相互作用を数値化し、機械学習アルゴリズムで解析する手法は、従来の病理学的診断を大きく発展させる可能性を秘めています。

シンガポールという国際的な研究ハブで開発されたこの技術は、アジア太平洋地域における肝臓がん治療の向上に特に重要な意味を持ちます[1]。この地域では肝炎ウイルス感染率が高く、肝細胞がんの発症率も世界平均を上回っているため、より効果的な予測・治療システムの需要が高まっています。

この技術開発は、医療AIの進化における重要な転換点を示しています。従来のAIが「画像認識」や「パターン認識」に重点を置いていたのに対し、Times scoreは「空間的関係性の理解」という、より高次元の分析能力を実現しています。これは人間の病理医が顕微鏡下で行う「直感的な判断」を数値化・体系化したものとも言えるでしょう。今後、この手法が他のがん種にも応用されれば、がん診断・治療の精度向上に革命的な変化をもたらす可能性があります。医療の未来は、このような「見えないパターンを見つける」AI技術によって大きく変わっていくでしょう。

まとめ

シンガポールで開発されたTimes scoreは、肝臓がん治療における予測医療の新たな可能性を切り開いています。免疫細胞の空間的配置という従来見過ごされていた要素に着目し、深層学習技術と組み合わせることで、がんの再発リスクを早期に予測する革新的なシステムを実現しました。この技術は、患者の治療成果向上と医療の効率化の両面で大きな貢献が期待されており、計算腫瘍学分野の発展を象徴する重要な成果と言えるでしょう。