大阪大学大学院医学系研究科の虎谷昌保大学院生（放射線治療学）、今野雅允寄附講座講師（先進癌薬物療法開発学寄附講座）、森正樹教授(消化器外科)（研究当時）、石井秀始特任教授（常勤）（疾患データサイエンス学共同研究講座）、小川和彦教授（放射線治療学）らの共同研究グループは、人工知能 (AI: Artificial Intelligence)による画像判別技術でがん細胞株の顕微鏡画像認識が可能であることを明らかにしました。人の目では判別困難な微細な差異を検出して顕微鏡画像に写っている細胞の種類を特定することが可能となりました。

これまでAIによる画像認識技術は、一般的な物体、動物、植物などの写真を対象としたものがほとんどで、医療用画像に対する応用事例に関する報告は未だ多くありません。今回、マウスおよびヒトのがん細胞株及びそこから派生した放射線治療抵抗性の細胞株の顕微鏡画像 （図1） を撮影しました。放射線治療抵抗性の細胞株を用いたのは、将来的に患者さん由来のがん細胞に放射線治療が効くかどうかを判別できるようにするためです。本研究では、畳み込みニューラルネットワークを利用した深層学習 により、これらの似通った画像に写る細胞種の特定が可能なAIの作成に成功しました。この研究を発展させることにより、放射線治療などのがん治療の効果予測をAIで行う技術の開発が期待されます。

本研究成果は、米国科学誌「Cancer Research」にて9月25日に早期オンライン公開され、12月号に掲載されました。

図1　がん細胞と放射線抵抗性の細胞の代表的な顕微鏡画像

これまで、AI研究において、様々なアルゴリズム、プログラムが考案され、その精度を高める試みがなされてきました。画像認識の分野においては、2012年に開かれたAIの画像認識技術競技大会において、深層学習と呼ばれるアルゴリズムを用いて学習したAIが目覚ましい成果を上げました。それ以降、研究者たちは競ってAI研究を推し進め、飛ぶ鳥を落とす勢いでAIの精度が向上していきました。今では、AIの画像認識精度が人を超えたともいわれており、人々の生活の様々な場面でAIの活用が期待されています。

医学研究においても、AIを用いた研究は活発に行われ始めており、日常診療へのAI技術の応用が期待されています。しかしながら、医療画像をAIに学習させることでどのようなことが可能となるのかという問題について、明確に解答した研究は未だ多くありません。医療画像に対してAIがどの程度の力を発揮し、どのように応用するかを検討していくことが急務とされています。

研究グループは、まず、マウス(NR-S1)とヒト(ME-180)のがん細胞株を用意し、それらの細胞株から放射線治療が効きにくい放射線治療抵抗性のがん細胞株を用意しました。次に、これらの細胞株の位相差顕微鏡写真をそれぞれ10,000枚ずつ撮影しました （図1） 。撮影した画像を用いて、畳み込みニューラルネットワークの学習を行い、画像に写る細胞種を特定するAIの作成を行いました。学習したAIは高い精度で細胞種を予測し、その正答率は約98%にも達しました （図2） 。人が判別するよりも明らかに早くて正確に、AIには判断可能であるということを示しました。

図2　がん細胞画像をもとに細胞種を予測させた際の正解率の推移。テスト用データ(AIの訓練に用いなかったデータ)においても約98%の正解率が得られた。

本研究成果により、AIによる画像認識技術が医療画像領域でも有用であることが示されました。この技術を応用、発展させて、細胞の種類だけではなく、治療に対する反応性を画像から予測する技術の確立が期待されます。これが実現すれば、日常臨床において医師が治療法を選択する際の、より正確でより客観的な指標を得ることとなり、患者さんがより簡便に適切な医療を享受することができると期待されます。

本研究成果は、米国科学誌「Cancer Research」にて、9月25日に早期オンライン公開され、12月号に掲載されました。

【タイトル】 “A convolutional neural network uses microscopic images to differentiate between mouse andhuman cell lines and their radioresistant clones”
【著者名】 Masayasu Toratani ¹ , Masamitsu Konno ^2,3 , Ayumu Asai ^2,3 , Jun Koseki ² , Koichi Kawamoto ² , Keisuke Tamari ¹ , Zhihao Li ¹ , Daisuke Sakai ³ , Toshihiro Kudo ³ , Taroh Satoh ³ , Katsutoshi Sato ^4,5 , Daisuke Motooka ⁶ , Daisuke Okuzaki ⁶ , Yuichiro Doki ⁷ , Masaki Mori ⁷ , Kazuhiko Ogawa ^1,# , and Hideshi Ishii ^2,3,# （＃ 責任著者）
【所属】
1. 大阪大学 大学院医学系研究科 放射線治療学
2. 大阪大学 大学院医学系研究科 疾患データサイエンス学
3. 大阪大学 大学院医学系研究科 先進癌薬物療法開発学
4. 量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所
5. アメリカ マウント・シナイ医科大学 Division of Hematology and Medical Oncology
6. 大阪大学 微生物病研究所 遺伝情報実験センター ゲノム解析室
7. 大阪大学 大学院医学系研究科 消化器外科学