少量の血液でがん発見するシステム開発へ ディープラーニング活用、DeNAがPFNと共同研究
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国立がん研究センターとPFNなどは2016年からAIを使ったがんの統合医療システムの共同研究に乗り出しています。両者でこれから取り組むというわけではなく、ある程度、実用化のめどが付いたので、2021年という具体的な事業化目標も示しつつ今回発表に踏み切ったのでしょう。
ディープラーニング（深層学習）を使って予測の精度を上げるには、何より質の高い大量のデータが重要。実は2016年11月に行われた記者会見に小生も出席していたのですが、国立がん研究センターの間野博行研究所長（肺がんの新しい融合型がん遺伝子の発見で超有名）は、「深層学習は膨大な量のデータを読み込まなくてはならない。国立がん研には質の高い臨床データ、画像データがあり、それらを使えるのがメリット」と話していました。
今回の発表でも、国立がん研が提供する匿名化された検体と臨床情報データベースが、いわば「宝の山」的な役割を果たします。そしてPFNとDeNAの共同出資会社PFDeNAが各患者の血液中のマイクロRNA（遺伝子発現を調整し、がんのマーカーとなるごく短いRNA）の種類および量（発現量）を解析し、さらにPFNがマイクロRNAの発現量と臨床情報DBをもとに深層学習による学習・評価・解析を実施するという役回り。
こうして作り上げたAIシステムをもとに、新たな患者から採取した微量な血液中のマイクロRNAの発現状況で、どの臓器にがんがあるかの早期発見を狙っています。対象となるがんは14種類ですが、やはり固形がんだけで、白血病や悪性リンパ腫は含まれていません。ディープラーニングとかAIって聞くと魔法のように感じますが、要するに血液の成分とがんの有無に相関があるっていう話ですよね。
ちょっとこの手の記事タイトルはミスリード気味に思えます。
その相関を判別「しやすく」しただけで、決して何もない所からがんの有無がわかるようになったわけではないです。
