AIツール、進行膵がん患者に最適な化学療法を予測
Computational Histology Artificial Intelligence（CHAI）デジタル病理プラットフォームに基づくAIツールが、進行膵管腺癌（PDAC）患者において、2つの一次化学療法レジメンのうち個々により有効な選択肢を予測できることがJournal of Clinical Oncology掲載の研究で示された。既存の生検スライド画像のみを解析し、追加の組織や血液サンプルを必要としない。
新たな人工知能（AI）ベースのツールが、膵がんに対して利用可能な2つの化学療法選択肢のうち、個々の患者により有効なレジメンがどちらかを予測できることが、2026年2月11日号のJournal of Clinical Oncologyに掲載された結果で示された。Computational Histology Artificial Intelligence（CHAI）デジタル病理プラットフォーム上に構築された本ツールは、進行膵管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinoma：PDAC）における一次化学療法選択という未充足の臨床ニーズに対応するものである。
現在、進行膵がん患者に承認されている2つの化学療法レジメンのうち、どちらがより有効かを示す決定的なデータは存在しない。米食品医薬品局（FDA）が進行または転移性PDACの治療として承認している一次の多剤併用化学療法レジメンは、FOLFIRINOX（5-fluorouracil, leucovorin, irinotecan, oxaliplatin）と、gemcitabine plus nab-paclitaxelの2つである。いずれも全身状態（performance status）が良好な患者の治療に用いられており、リポソーム化irinotecan、5-fluorouracil、leucovorin、oxaliplatinを組み合わせたNALIRIFOXも、最近、転移性疾患に対して承認された。
現行のアプローチの問題は、効果が出ていない化学療法レジメンを病状の重い患者に投与し続けることで、改善ではなく健康状態の悪化を招き得る点にある。血液や組織のバイオマーカーは、他のがん種では治療反応性の予測や意思決定の支援に役立つが、現時点で膵がんに利用可能なバイオマーカーは存在しない。
本ツールの開発にあたり研究者らは、腫瘍組織サンプルを含む顕微鏡スライドの画像をCHAIで解析した。これらのスライドは細胞の微細な構造を強調するために染色されている。ほぼすべての患者で、腫瘍の生検時にこうしたサンプルが採取される。チームは、いずれか一方の化学療法レジメンを受けた25,000人の膵がん患者のサンプルにおける組織特性を解析した。同プラットフォームのAI機能により、組織サンプルの30,000超の特徴を解析することが可能となった。研究者らはその後、組織特性と治療反応を対応付け、予測ツールを作成した。
多国籍研究において、CHAIプラットフォームは診断生検から定量的な組織形態学的特徴を抽出した。開発コホートの178人では、フルオロピリミジン系化学療法（F-chemo）治療群とgemcitabineベース化学療法（G-chemo）治療群の間で、次治療または死亡までの期間（time to next treatment or death：TNTD）によって測定される転帰の差に関連する特徴を用い、連続的なバイオマーカースコアを作成した。これを二分化し、G-pref（G-chemoを優先）またはF-pref（F-chemoを優先）という結果（GvF biomarker）とした。
検証コホートの299人では、G-prefが126人、F-prefが173人であった。G-prefのうち43人がG-chemoを受け、F-prefのうち113人がF-chemoを受けた。G-prefでは、G-chemo群はF-chemo群と比較してTNTDが有意に良好であった（中央値＝9.6 vs 7.2 months、P＝.038）が、全生存期間に有意なベネフィットは認められなかった（中央値＝14.3 vs 12.4 months、P＝.52）。
F-prefでは、F-chemo群はG-chemo群と比較してTNTDが有意に良好で（中央値＝8.6 vs 7.5 months、P＝.035）、全生存期間も有意に良好であった（中央値＝14.4 vs 11.7 months、P＝.003）。傾向スコアで重み付けした解析では、GvF biomarkerが治療効果を予測した（バイオマーカーと治療の交互作用：TNTD＝P＜.001、全生存期間＝P＝.005）。
多くのバイオマーカー検査が追加の組織や血液サンプルを必要とするのに対し、本検査は患者の既存の生検スライドのスキャン画像のみで実施できる。画像は電子的に送信され、短時間で治療優先度を含む結果が返される。結果は、どの治療が推奨されるかだけでなく、どの程度効果が高い可能性があるかも示す。
膵管腺癌は膵がんで最も一般的な病型である。非特異的症状のため進行期で発見されることが多く、患者の健康関連QOLに悪影響を及ぼし得る、治療が難しい疾患である。PDACは膵がん全体の80%以上を占めると推定されており、腫瘍生物学的に侵襲性が高い致死的な疾患である。生存期間中央値は約4 monthsで、**5-year survivalは13%**である。
過去数十年で膵がんの罹患率は著しく増加した。本疾患は、男性ではがん死亡原因の第4位、女性では第3位に位置する。現在の推計では、膵がんは2030年までにがん関連死亡の第2位となることが予測されている。
現在の成績に基づけば、本ツールが臨床で使用可能となるには、治療を受ける患者を対象としたさらなる検証が必要である。しかし、その検証が得られれば、将来的には他の固形腫瘍にも適用できる可能性がある。さらに、放射線療法と手術といった異なる治療法の潜在的ベネフィットの比較にも用い得る。
本研究は、Pancreatic Cancer Action Network（PanCAN–Know Your Tumor）、University Health Network（Toronto）、およびValar Labs, Inc.の支援を受けた。