メイヨークリニックの研究チームは、人工知能を用いて標準的な病理画像から髄膜腫の再発リスクを高精度に予測可能であることを実証した。同研究は英医学誌ランセット・デジタルヘルスに掲載された。従来の分子遺伝子検査であるDNAメチル化プロファイリングは腫瘍特性評価に有用だが、高額・時間がかかり普及に課題があった。 研究陣は672症例の標準病理スライドと臨床データを用いて深層学習モデルを訓練した。人工知能は標準検査のみで分子・予後情報を抽出し、サブタイプ分類と再発リスク予測を実行した。腫瘍グレードや切除率などの臨床因子を補完する独立予測値を示し、腫瘍内の異質性パターンも同定可能であった。 本手法は遺伝子検査のコストと時間を削減し、治療方針や放射線療法、フォローアップ計画の意思決定を支援する。医療アクセスの格差是正に寄与する。ザデ博士は過去20年分のゲノム知見を人工知能に統合し、デジタル病理学の可能性を開化したと指摘した。実際の臨床導入には前向き試験が必要だが、他の腫瘍種への展開も期待される。 研究チームはアルゴリズムのグローバルな臨床普及と医療品質の向上を目標としている。