がん治療において、早期検出は常に大きな課題です。近年、非侵襲性かつ高感度な液体生検技術が注目を集めています。しかし、既存の検出技術の多くは、深部ターゲットシークエンシングに依存しており、様々なデータタイプの統合が困難なため、感度と特異性に影響を与えています。この技術的な課題に対し、オックスフォード大学の研究チームは、全ゲノムを対象としたTETアシストピリジンボランシークエンシング(TAPS)に基づく、全く新しい多様なモダリティの循環腫瘍DNA(ctDNA)検出法を開発しました。この手法の最大の特徴は…

腫瘍手術において、残存腫瘍組織の迅速な発見と切除は、医学界の長年の課題であり、特に脳腫瘍やその他の固形がんの手術においては顕著です。医療技術の進歩にもかかわらず、残存腫瘍は患者の予後や生活の質に影響を与え、医療システムにも大きな負担をかけています。米国では、残存腫瘍による修復手術やその後の治療に年間10億ドル以上が費やされています。画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney この問題を解決するために、ミシガン大学とカリフォルニア大学サンフランシスコ校が…

アメリカ合衆国の科学者らが先日、Nature誌に重要な研究成果を発表しました。ミシガン大学とカリフォルニア大学サンフランシスコ校が共同開発した人工知能モデルFastGliomaは、脳腫瘍手術において癌性腫瘍の残存を10秒以内で迅速に判断できるようになり、神経外科手術に革命的な進歩をもたらしました。この革新的な技術は、顕微光学イメージングとAI基礎モデルを組み合わせたものです。研究チームは11,000件以上の手術サンプルと400万枚の顕微鏡画像を用いて事前学習を行い、ミシガン大学独自開発の誘導ラマン散乱組織イメージング技術を用いてデータを取得しました。

南カリフォルニア大学ケック医学院を率いる研究チームが、人工知能（AI）技術を用いて、膠芽腫細胞を、同種の癌細胞を認識し、免疫系による攻撃を指示する「内通者」に変換することに成功しました。この画期的な成果は、この難治性の脳腫瘍治療に新たな道を切り開きます。膠芽腫は成人における最も一般的で致死的な脳腫瘍であり、診断後の5年生存率は10％未満です。免疫療法は他の癌治療において大きな成功を収めていますが、膠芽腫には効果がありませんでした。これは主に、腫瘍の…

スウェーデンのカロリンスカ研究所の研究チームが、腫瘍の微小環境下でのみ活性化する「武器」を搭載したDNAナノロボットデバイスを開発。マウス実験で腫瘍増殖が70％減少する効果を実証した。

🐶 AIとサーモグラフィ技術が犬の皮下腫瘍および皮下腫瘍のスクリーニングにおける正確性を向上させることが研究で示されました。🔬 HT Vistaの研究では、機械学習アルゴリズムを用いた二段階検証が行われました。🏥 この革新的なシステムは、早期のがん検出を支援する補助診断ツールとなることが期待されています。

オランダの研究者らが、Sturgeonというアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、90分以内に脳腫瘍の種類を特定することができます。このアルゴリズムはナノポアシーケンシング技術を利用しており、DNAサンプルの塩基配列をリアルタイムで読み取ります。トレーニングとテストを経て、このアルゴリズムは18例の脳腫瘍の種類を40分以内に正確に特定することができました。脳腫瘍の亜型を特定することで、外科医は手術戦略を調整することができます。研究者らは、この技術をさらに検証し、標準的な方法と比較することを目指しています。

世界中で乳がん患者が増加しており、早期発見が極めて重要です。英国ノッティンガム大学が行った研究では、AIと医師による乳房X線画像の読影精度を比較しました。商用AIであるLunitは、人間の医師と同等の性能を示し、臨床医療に新たな可能性をもたらしました。乳がんの発症率は高いですが、早期介入によって生存率を向上させることができます。AIによる乳房X線画像スクリーニングの結果は、医療分野におけるAIの有効性を強く示唆しています。