VCU研究チームが開発、AIアルゴリズム「TACIT」で細胞識別を数分に短縮し、がん治療選択を加速

分かち取れる時間から画期的な数分へ：癌治療のための細胞種類を素早く特定するアルゴリズム バージニア・コモンウェルス大学（VCU）の研究者が、細胞の種類を高速かつ正確に特定する新しいアルゴリズム「TACIT」を開発しました。このアルゴリズムは、複雑な組織内の異なる細胞を識別する時間を数カ月から数分に短縮し、患者にとって最適な治療法や薬物療法を早期に決定できるよう支援します。 TACITでは、脳、腸、口腔腺などの主要な臓器系から収集された500万以上もの細胞データを使用して、細胞のマーカー発現プロファイルに基づいて細胞のアイデンティティを割り当てます。既存のモデルでは、限られたマーカーのセットゆえに期待される細胞集団を区別できないことがありますが、TACITはその問題を解決し、精度とスケーラビリティを大幅に向上させています。 開発者であるJinze Liu博士（VCU公衆保健学部統計学教授）とKevin Byrd DDS、PhD（VCU歯科学院口顔面分子生物学部准教授）は、TACITを3つの既存の非監督学習方法と比較しました。その結果、TACITが精度とスケーラビリティで優れていることが示されました。また、遺伝子データとタンパク質データなど異なる検査間での一貫性も高いことが確認され、信頼性が担保されています。これにより、患者は早期診断を受けられ、不要な治療を回避したり、より適した臨床試験に参加したりする可能性があります。医師にとっても、体内で何が起こっているかを明確に把握するための強力なツールとなるでしょう。 Liu博士は、「私たちの目標の一つは、臨床試験に使用できる良質な空間バイオマーカーを識別することです。こうすることで、 pacienteの治療反応を予測し、最善の治療を受けることができます」と述べています。Byrd博士は、「TACITは正しい患者を試験に入れ、そして重要なことに、間違いの患者を試験から外すことができる強力なツールです」と付け加えました。 また、薬理学的設定においてもTACITの威力が発揮されます。RNAマーカーを使用することで、既存のFDA認可薬の効果や予後を予測し、患者に最善の治療を選択できるようになります。Byrd博士は、「新たな治験薬を無駄にテストせずに、既に認可されている薬を提案できます。これは特に、他の選択肢がない場合の患者にとって重要な意味を持ちます」と述べています。 TACITの利用範囲は広く、様々な空間生物学的アプリケーションに横断的に适用できます。このアルゴリズムは多様なデータタイプを同一の言語に変換する能力を持つため、「Rosetta Stone」と呼ばれることがあります。この特性を利用することで、細胞のマルチオミクス分析が可能となり、複数のマーカーを同時に研究することができます。従来は単一細胞オミクスしか利用できませんでしたが、TACITはこの限界を突破しています。 両氏の研究は、スライドプロテオミクスと転写プロテオミクスを捕捉し、これら異なる機器間を連携させる技術も示しています。これにより、細胞の多種多様なマーカーを一度に研究することが可能になり、細胞の全体像を理解する新しい道が開かれています。 業界からのコメント： 「TACITの精度とスピードは、臨床試験の効率と治療結果の向上に大いに貢献します。これは、細胞解析における新しい基準となるでしょう。」（VCU Massey Comprehensive Cancer Center 研究部門長） VCU Massey Comprehensive Cancer Centerは、がん研究と治療の世界をリードする機関であり、Liu博士とByrd博士の研究チームは同センターの多様な研究プロジェクトを支えています。