MITコンピュータ科学・人工知能研究所はディープラーニングにより乳がんの発生を予知する手法を開発したと発表しました。これにより、乳がんになりやすい人を従来よりもはるかに高い精度で発見することができるほか、将来的には乳がん以外のがんや心筋梗塞などの早期発見にも役立つと期待されています。
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A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction | Radiology
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019182716

MIT CSAIL's AI can predict the onset of breast cancer 5 years in advance | VentureBeat
https://venturebeat.com/2019/05/07/mit-csails-ai-can-predict-the-onset-of-breast-cancer-5-years-in-advance/

アメリカでは乳がんが、がん関連の死亡原因の第2位で、2015年だけでも約23万2000人の人が乳がんだと診断され、約4万人が乳がんで亡くなっています。また、世界のがん患者のうち、乳がんの患者数が最も多いという調査結果もあります。このため、世界中で乳がんを早期に発見する研究が盛んに行われていて、最近の例ではGoogleのAIが99％の精度で転移性の乳がんを発見することができたと発表されました。
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既に発生してしまったがんを早期に発見することはもちろん重要なことですが、もし将来がんが発生するかどうかがあらかじめ分かっていれば、緊密ながん検査などを通してより効果的にがんの予防と治療が可能になります。そこで、乳がんの発生を予想するため、乳腺の密度や家族のがん既往歴などから統計的にがんの発生を予測する「Tyrer-Cuzick(TC)法」などの手法がこれまで用いられてきましたが、必ずしも精度が高いとはいえないものでした。

そこで今回、ディープラーニングにより高い精度で乳がんの発生を予見できる手法を開発したのが、MITコンピュータ科学・人工知能研究所でAIを研究しているレジーナ・バージレイ氏らの研究グループです。研究グループは、3万9571人の女性を対象としたマンモグラフィー検査により撮影された8万8994件の画像と、検査後5年間のがんの診断状況の統計データを使用して、深層学習によりAIをトレーニングしました。

その後、6万886人分のマンモグラフィー検査の画像と診断状況の統計データを、「従来のTC法」「ディープラーニングによる診断(DL)法」「TC法とDL法を組み合わせたハイブリッドDL法」の3種の手法ごとに分析して乳がんの予測精度を検証しました。その結果、ディープラーニングを用いたDL法とハイブリッドDL法は、従来から乳がんの予測に使用されてきたTC法のみの手法に比べて高い精度で乳がんの発生を予測できたとのことです。

以下の画像は、従来のTC法とハイブリッドDL法によるリスク評価と実際のがん発生率を比較したものです。リスク評価は「低・中・高」の3段階で、縦軸が上から「TC法の低・中・高リスク」で、横軸が左から「ハイブリッドDL法の低・中・高リスク」を表しています。
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　京都大学の研究グループが、モノクロナル抗体（抗原決定部位を一つもつ抗体）を試験管内で生産し、迅速かつ簡単にスクリーニングして評価する新規手法の確立に成功した。

　抗体は、分子標的薬をはじめとして、研究・診断・治療などに有用な分子だ。しかし、主に動物に抗原を投与することで取得されているため、多くの時間とコストがかかる上に、動物愛護の観点からも問題となっている。

　一方、近年、従来の抗体と同様の特性を持ちながら、分子量が約10分の1の「ナノボディ」が注目を集めている。ナノボディは、ラクダ科の動物が持つ単鎖抗体の抗原決定部位だけからなる抗体である。
動物を用いない抗体作製とスクリーニング法の確立を目指した本研究では、このナノボディをベースに、酵母を用いてモノクロナル抗体を作製したという。

　まず、酵母によって遊離状態のナノボディを作製し、ペプチドバーコードという新しい標識を付加してバーコード抗体を創製した。

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論文情報：【PLOS ONE】Peptide barcoding for establishment of new types of genotype–phenotype linkage
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0215993

https://univ-journal.jp/25808/

自分や子どもの身体に起きた異変が「重大な病気じゃないか」と不安を覚える人は多いはず。自分の抱える不安に関するオンライン検索を強迫的に行う「サイバー心気症」を抱えている人は、検索しても自身の不安は解決せず、自分の不安をエスカレートさせてしまう傾向があるとScientific Americanが報じています。

Cyberchondriacs Just Know They Must Be Sick - Scientific American
https://www.scientificamerican.com/article/cyberchondriacs-just-know-they-must-be-sick/

コリーン・アベルさんは自分の子どもに授乳した次の日、右胸に赤い発疹ができているのを発見しました。原因に心当たりはなく、アベルさんは「子どもがつけた傷によって何らかの感染症になった」と推測したり、「南京虫のかみ傷かもしれない」と疑ったりしました。アベルさんが発疹についてGoogleで検索してみたところ、「炎症性の乳がん」という検索結果を発見し、アベルさんは衝撃を受けたそうです。乳がんよりも皮膚炎などの可能性がはるかに高いにもかかわらず、アベルさんは自分が乳がんであると思い込み、毎日3、4時間も乳がんに関する情報をインターネットで収集し続けるようになりました。

アベルさんのような事例は「サイバー心気症」の典型であるといえます。サイバー心気症はGoogleなどの検索エンジンで自分の病状などの不安を検索し、検索結果から自分の不安をさらに増大させ、まるで依存しているかのように検索をし続けてしまうというものです。

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https://gigazine.net/news/20190408-cyberchondria-believe-sick-themselves/

ホント？　なんて声が聞こえてきそうだ。

　全身にがんが転移し、「余命３カ月」と宣告された米国の男性が、犬の駆虫薬を飲むことで完全回復したというニュースが世界中の注目を集めている。

　英紙「サン」（４月２７日付電子版）などによると、この男性はオクラホマ州エドモンドに住むジョー・ティッペンズさん（写真）。

　２０１６年に小細胞肺がん（ＳＣＬＣ）と診断されて治療を始めたが、１７年１月には、がんは胃、首、脾臓、骨など全身に転移し、手の施しようのない状態になった。

　医者からは「ここまで転移しては回復の見込みは約１％です。余命は３カ月ほど」と宣告された。

　ジョーさんは「余命を１年まで伸ばせるかもしれない」という実験療法に参加すると同時に、何か奇跡を起こす別の方法はないものか、とあれこれ調べていた。

ある日、母校オクラホマ州立大学のフォーラムをチェックしていたら、「あなたが、もしくは知り合いががんにかかっているなら、連絡してみて」という投稿が目に入った。

　連絡を取ってみると、驚いたことに投稿者は獣医だった。獣医はジョーさんに、次のように説明した。

「偶然、犬の駆虫薬として使われるフェンベンダゾールが、マウスのがん細胞を攻撃した可能性があることが発見されたんです。それでステージ４の脳腫瘍の患者にフェンベンダゾールを処方したところ、６週間も経たないうちに腫瘍が消えてしまったのです」

　この話を聞いたジョーさんは実験療法を続けるとともに、フェンベンダゾールをネットで購入、服用し始めた。価格は１週間分でたったの５ドル（約５６０円）。

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https://c799eb2b0cad47596bf7b1e050e83426.cdnext.stream.ne.jp/img/article/000/253/187/3b625c201bcf234d0bfb55038ec9abcc20190503142929618_262_262.jpg

https://www.nikkan-gendai.com/articles/view/life/253187