PharmaNest、NIH、VCUが1,765例の患者を対象にAI駆動型デジタル病理学の進展を推進する共同研究を開始 PharmaNest Inc.は、バージニア・コンロン大学（VCU）および国立衛生研究所（NIH）と連携し、代謝機能障害関連脂肪肝疾患（MASLD）におけるAI駆動型デジタル病理学バイオマーカーの予後評価性能を検証する共同研究を発表した。本研究は、NASH臨床研究ネットワーク（NASH CRN）の支援を受ける付加的研究「DPAILO-2（NCT06493253）」として実施され、1,765例のMASH（NASH CRN DB2コホート）患者の匿名化された肝生検画像を用いる。 研究の主な目的は、PharmaNestが開発したAIベースの連続性線維化スコア「FibroNest Ph-FCS」が肝機能不全の発症を予測する能力を検証すること。従来の線維化ステージングや非侵襲的検査と比較する副次的目標に加え、ペア生検画像を用いた単一線維クラスタリング技術「FibroMAP」を活用し、新たな線維化リスク表現型の発見を目指す。 研究では、マッソン・トリコーム染色で染色された超解像度画像を用い、PharmaNestが画像処理とバイオマーカー生成を迅速に実施。結果はVCUが主導する安全なデータベースに統合され、統計解析が行われる。VCUは研究のガバナンス、NIH基準への準拠、統計解析を担当。PharmaNestは資金提供・画像解析・AIバイオマーカー提供を担当し、2025年内に結果を提供する予定。 VCUのアラン・サニャル教授（Stravitz-Sanyal肝疾患・代謝健康研究所所長）は「この連携は、MASLD患者管理と新薬開発を加速する強固な組織学的バイオマーカーの確立に向けた重要な一歩」と強調。NIH NASH CRNのデイビッド・クライナー博士（主査）は「臨床的知見とPharmaNestのAI駆動単線維解析を融合することで、線維化の進行と治療反応をより正確かつ定量的に評価できる」と述べた。 PharmaNestのマチュー・ペティジャン博士（CEO）は「FibroNest™プラットフォームの連続スコアPh-FCSは、400例以上、10年以上の追跡データで有効性を裏付けられており、今後は規制承認に向けたデジタルバイオマーカーの実現に向けた基盤となる」と語った。 本研究は、AIを活用した肝疾患の精密診断と治療戦略の革新を推進する画期的な取り組みである。