AIが肺がん診断を改善(AI Improves Lung Cancer Diagnostics)

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2025-11-20 ミュンヘン大学(LMU)

LMUミュンヘンの研究チームは、AI を用いて肺がん診断の精度を大幅に向上させる新しい解析手法を開発した。従来の顕微鏡診断では、医師が腫瘍組織の形態や細胞の特徴を視覚的に判断するため、主観的評価のばらつきや早期がんの見落としが課題となっていた。本研究では、デジタル化した病理組織画像を深層学習モデルに学習させ、肺がんの組織型分類や悪性度評価を高精度で実行する AI システムを構築。特に、腫瘍微小環境(TME)における免疫細胞の分布や形態パターンを識別し、人間では観察が困難な微細情報を活用できる点が大きな特徴である。実際の検証では、AI が人間の専門医と同等かそれ以上の精度で肺がんサブタイプを判定し、治療方針決定に重要な情報を迅速かつ客観的に提供できることが示された。本技術は、病理診断の効率化やがん個別化医療の推進に寄与すると期待され、臨床導入に向けた取り組みが進められている。

<関連情報>

AIを活用した空間細胞フェノミクスが非小細胞肺がんのリスク層別化を強化 AI-powered spatial cell phenomics enhances risk stratification in non-small cell lung cancer

Simon Schallenberg,Gabriel Dernbach,Sharon Ruane,Philipp Jurmeister,Cornelius Böhm,Kai Standvoss,Sandip Ghosh,Marco Frentsch,Mihnea P. Dragomir,Philipp G. Keyl,Corinna Friedrich,Il-Kang Na,Sabine Merkelbach-Bruse,Alexander Quaas,Nikolaj Frost,Kyrill Boschung,Winfried Randerath,Georg Schlachtenberger,Matthias Heldwein,Ulrich Keilholz,Khosro Hekmat,Jens-Carsten Rückert,Reinhard Büttner,Angela Vasaturo,… Frederick Klauschen
Nature Communications  Published:03 November 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-025-65783-z

AIが肺がん診断を改善(AI Improves Lung Cancer Diagnostics)

Abstract

Risk stratification remains a critical challenge in non-small cell lung cancer patients for optimal therapy selection. In this study, we develop an artificial intelligence-powered spatial cellomics approach that combines histology, multiplex immunofluorescence imaging and multimodal machine learning to characterize the complex cellular relationships of 43 cell phenotypes in the tumor microenvironment in a real-world retrospective cohort of 1168 non-small cell lung cancer patients from two large German cancer centers. The model identifies cell niches associated with survival and achieves a 14% and 47% improvement in risk stratification in the two main non-small cell lung cancer subtypes, lung adenocarcinoma and squamous cell carcinoma, respectively, combining niche patterns with conventional cancer staging. Our results show that complex immune cell niche patterns identify potentially undertreated high-risk patients qualifying for adjuvant therapy. Our approach highlights the potential of artificial intelligence powered multiplex imaging analyses to better understand the contribution of the tumor microenvironment to cancer progression and to improve risk stratification and treatment selection in non-small cell lung cancer.

医療・健康
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