AIでPET/CT画像解析、肺がん免疫療法の副作用予測へ研究成果

新潟県内の研究機関の研究チームは、AI（人工知能）を活用してPET/CT画像を解析し、肺がん患者における免疫療法の副作用や治療後の経過を予測する研究成果を発表しました。この技術により、患者一人一人の状態に応じた治療方針の選択や、経過観察の精度向上につながる可能性があるとみられています。

免疫チェックポイント阻害剤を用いた免疫療法は、近年肺がん治療の重要な選択肢として広く用いられるようになりました。一方で、免疫関連副作用（irAE）と呼ばれる特有の副作用が一部の患者に生じることが知られており、その発生時期や重症度を事前に予測することは臨床上の課題とされてきました。

今回の研究では、治療前後に撮影されたPET/CT画像をAIで解析することで、腫瘍の代謝活性や炎症反応に関連する画像上の特徴を抽出し、副作用の発生リスクや治療効果の経過を予測するモデルを構築したと報じられています。従来は医師の経験や一般的な検査データに依存していた予測プロセスに、画像ベースの客観的な指標を組み合わせる試みとして位置づけられます。

研究に関わった専門家は、この手法が確立されれば、副作用が生じやすい患者を早期に特定し、投与量の調整やモニタリング頻度の見直しなど、より個別化された治療計画の設計に役立つ可能性があると指摘しています。特に免疫療法は効果が高い一方で副作用の予測が難しいとされており、AI解析によるサポートは臨床現場での意思決定を後押しする材料になるとみられます。

国内では肺がんが依然としてがん死亡数の上位を占めており、治療の個別化・精密化は医療現場における継続的な課題です。免疫療法を受ける患者数は年々増加傾向にあるとされ、副作用管理の精度向上は患者の生活の質（QOL）にも直結する重要なテーマとされています。

今後は、より多くの患者データを用いた検証や、他施設での再現性の確認が必要になるとみられます。研究チームは、AIによる画像解析技術を臨床現場で実際に活用できる形に発展させることを目指しており、将来的には診断支援システムとしての実用化や、他のがん種への応用可能性についても検討が進むと考えられます。医療AI技術の発展は、患者ごとに最適化された治療選択を支える基盤技術として、今後さらに注目が集まりそうです。