AIが直腸がん治療の有益性を解明、患者向けオンライン情報の遅れも判明

UCLの研究者らが開発した人工知能（AI）により、局所進行直腸がんの患者にとって有望ながん治療薬の併用が明らかになった。一方、別の研究では、患者向けのAIとがんに関するオンライン情報は、そのほとんどが質が低く、読みにくいことが判明した。

査読付き観察研究としてeBioMedicine誌に発表された研究では、がん治療薬イリノテカンを標準的な化学放射線療法に併用することで、腫瘍内のがん細胞濃度が高い進行直腸がん患者の生存率が改善した。治療開始前の生検サンプルで腫瘍細胞密度が高かった患者では、カペシタビンを用いた化学療法と放射線療法の併用を受けた患者と比較して、イリノテカンの併用によりがん再発リスクが約43%、死亡リスクが約50%低減した。がん細胞濃度が低い患者では差は見られなかった。

この有効性は、診断時に採取された腫瘍サンプルのがん細胞密度によって患者を判別するよう訓練された専用AIを用いて明らかにされた。研究者らは、臨床医が生検スライドをアップロードして解析を受けることができる無料のオンラインツール「Octopath」を開発した。AIは生検の標準画像をスキャンし、数百万の細胞を数え、患者を高濃度群と低濃度群に分類した。この研究は、英国の75病院から患者を登録し、414件の直腸がん生検サンプルを対象としたフェーズIII試験「ARISTOTLE」の解析の一部であり、解析では188件が高濃度、226件が低濃度に分類された。大腸がんは英国で4番目に致死率の高いがんであり、イリノテカンとカペシタビンの併用は、下痢や白血球減少などの重篤な副作用を増強する可能性がある。今回の知見は、AIの支援を受けた医師が、より強化された治療の恩恵を受ける可能性が高い患者を治療開始前に特定できることを示している。

別途、ペンシルベニア大学アブラムソンがんセンターと同大ペレルマン医学大学院の研究者らは、2026年米国臨床腫瘍学会年次総会（抄録9000）で、AIとそのがん研究・治療への影響に関するオンライン情報は限定的であり、入手可能なウェブページや動画は大半が質が低く、読みにくく、AI利用のリスクに言及していないことが多いとする研究を発表した。GoogleとYouTubeの検索結果から最初の320件のウェブページと動画をスクリーニングし、AIとがん治療に関連しない、または一般読者向けでないコンテンツを除外したところ、最終分析には52件のウェブページ（Google検索結果の31%）と29件の動画（YouTube検索結果の19%）が含まれた。高品質と判断されたのは、ウェブページ17件（33%）と動画7件（23%）のみだった。米国医師会（AMA）と米国国立衛生研究所（NIH）は消費者向け健康情報の読解レベルとして小学6年生〜中学2年生レベルを推奨しているが、ウェブページの読解容易性の中央値は大学レベルであり、AIハルシネーションのリスクに言及したウェブページは15%のみだった。

医療AIにおける前向きかつ介入的な臨床エビデンスに関する論文集は、人工知能が後ろ向きベンチマーク研究から臨床ワークフローへと急速に移行しつつある一方、文献の多くは依然としてモデルの精度を主要評価項目としていると指摘する。この論文集は、AIの出力結果と、臨床医、患者、またはケアチームに期待される事前定義されたアクションを組み合わせた「AI–アクションバンドル」を中心とし、モデルの出力からアクション、アウトカムへと至る明確な因果経路を備えた研究を歓迎する。

頭頸部がんにおいては、顕著な生物学的異質性があるにもかかわらず、個別化治療は依然として限られている。研究者らは、SuPerTreatプロジェクトをケーススタディとして用い、トランスクリプトームデータと人工知能を統合した臨床意思決定支援システムのプロトタイプを概説し、その可能性、精度の要件、検証、規制適合、臨床実装に関する専門家のコンセンサスを要約した。本パースペクティブは、臨床意思決定支援システムの今後の開発と精密腫瘍学への責任ある統合を導くロードマップを提供する。