（日経）
人工知能（ＡＩ）開発ベンチャー、プリファード・ネットワークス（東京・千代田）は26日、ＡＩの進化を急激に加速させている開発手法「深層学習（ディープラーニング）」を使い、乳がんの早期発見精度を99％以上に高める技術を開発したと発表した。現状の８割程度から大幅な改善に成功した。数十種類のガン種に応用できるメドが立っており、今年中にも臨床試験を始め早期実用化を目指す。実現すればＡＩの応用により医療費の大幅な削減につながる先行事例となる。ディープラーニング技術を用いて、乳がんの早期発見精度をほぼ100％に高めることができたそうです。
血中の物質やゲノムなどの解析データを総合的にＡＩに学習させ、５千症例で高い精度を確認できた。わずかな血液を採取するだけで従来より安く、格段に高い精度の検査が可能になるという。学習させるデータをさらに増やし、日米などで医療機器として認可を取得していく計画。
オプジーボは、免疫のブレーキ役の分子「ＰＤ―１」の働きを抑え、免疫ががん細胞を攻撃できるようにする薬。進行したがんでも効果を示す報告がある一方、効かない患者もいる。がん治療はオプジーボを軸になっていくのかな。
本庶さんらは、がんを攻撃する際、免疫細胞が多くのエネルギーを使って増えることに注目。大腸がんのマウスに、オプジーボと同じようにＰＤ―１の働きを抑える薬に加え、細胞内でエネルギーを作るミトコンドリアを活性化する様々な薬を注射したところ、がんはほとんど増えなかった。
すでに市販され、ミトコンドリアを活性化させる働きもある高脂血症治療薬「ベザフィブラート」を併用しても効果があった。一方、ＰＤ―１の働きを抑える薬だけを与えたマウスでは、がんの増殖は遅くなったものの、少しずつ大きくなった。
今回はマウスでの実験だが、現在はオプジーボの効果がない患者の治療につながる可能性がある。京大と九州大、先端医療振興財団（神戸市）は来年度にもおもに安全性を調べる治験を始めるという。
[ITメディア]「Slit」「Robo」というタンパク質を作る遺伝子が壊れると、排除できなくなることを発見。これらのタンパク質が、がんのもとになる細胞と周囲の正常細胞を互いに反発させ、排除している可能性があるがんの初期段階では、正常細胞から変異しがん化していく細胞を、周囲の正常細胞が組織から排除し、症状の悪化を防ぐという仕組みがあり、「Slit」と「Robo」というタンパク質が壊れると、ガン細胞を排除できなくなる。
AI技術を使って発見したがん治療用ワクチン候補物質の実験や、製薬会社と協力した事業化の検討などを行う。NECが目指すのは「免疫治療」というがん治療法だ。治療用ペプチドワクチンを開発・実用化するには、約5000億通りのアミノ酸配列の中から免疫を活性化させる組み合わせを発見したり、人それぞれ異なる白血球型に汎用的に適合するペプチドを実験で検証する必要があったりと、膨大な時間とコストがかかる課題があった。これからはIT系の企業がが創薬を主導していく時代になるのかもしれませんね。
