阪大ら，AIでがん細胞の種類の判別に成功

大阪大学は，人工知能（AI）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た（ニュースリリース）。

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た。画像認識の分野においては，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た。それ以降，AIの精度が向上してきた。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る。

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る。しかし，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ない。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る。

今回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枚ずつ撮影した。

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（AIが画像分析を行なうための学習手法の1つ）を行ない，画像に写る細胞種を特定するAIの作成を行なった。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%にも達した。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たという。

研究グループは今回の研究で，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ったとし，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るとしている。