エディンバラ大学とNHSローザイアンの研究チームは、人工知能を活用した蛍光寿命イメージング顕微鏡法により、肺癌の標的治療に影響するEGFR遺伝子変異を、従来の遺伝子シーケンシングや組織染色を必要とせず高精度に予測する新技術を開発した。同研究成果は学術誌Cancer Researchに掲載された。 従来の分子検査は高額で時間がかかり、少量の生検サンプルを消費する課題があった。本法は生体組織から自然発光する光信号をAIが解析し、変異の有無や治療選択に重要な主要な2つのEGFR変異型を正確に区別する。未処理の試料を使用するため組織が破壊されず、必要な場合に後続の精密検査に回すことが可能だ。これにより、早期発見が拡大する肺癌スクリーニングにおける診断プロセスの迅速化とコスト削減が期待される。 共同責任者のアハン・アクラム教授は、単一の非侵襲的蛍光スキャンで癌症種や標的治療への反応性を迅速に把握できる未来への一歩だと強調。クィアン・ウォン博士は、数週間と数千ポンドを要する従来プロセスを数分と数百ポンドに削減可能とし、高度な分子検査体制が限られる医療現場における臨床的実現性を革新する技術だと評価している。デービット・ドワード医師も、生検需要増と診断負担の軽減において本技術が不可欠だと指摘した。 研究チームは今後、臨床検証を推進し、他のがん種類や追加の標的変異への適用、ならびに臨床ワークフローへの統合を目指している。