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ウェブ検索の質問履歴から膵臓がん早期発見へ、MSの研究者ら

ニュースイッチ 6月12日(日)9時42分配信

ほかの進行性の難病検出にも応用期待

 膵臓がんは発見が難しく進行が早いため、生存率の著しく低いがんとして知られ、その治療には早期発見が何より重要と言われている。そうした中、米マイクロソフト(MS)の研究者らが、検索エンジンを使って、膵臓がんに代表されるさまざまな難病の予測や早期発見につながる手法を編み出した。担当した研究者によれば、こうした新しいスクリーニング手法が将来膵臓がんの早期発見に役立てられ、これまでに比べ数週間から数カ月早く治療を受けられるようになるという。

 研究に当たったのは、MSヘルス部門CTOで情報検索が専門のライエン・ホワイト博士と、MSの研究所長で人工知能(AI)を担当し医師の資格も持つエリック・ホービッツ博士、それにMSのインターンだったコロンビア大学の博士課程大学院生ジョン・パパリゾス氏の3人。成果は医学論文誌のジャーナル・オブ・オンコロジー・プラクティスに7日掲載された。

 研究では、MSの検索エンジン「ビング(Bing)」による匿名検索履歴の大規模データをもとに、まず膵臓がんと最近診断された人と検索内容との強い相関関係を突き止めた。その上で最終的に膵臓がんと診断されたと思われる検索内容から何カ月も前に遡り、その人たちが病気の症状について検索した内容から、情報のパターンを解析した。

 こうすることで、過去の検索履歴の質問パターンから、将来膵臓がんの診断を示唆する質問内容の出現を5~15%の割合で特定。誤ってがん陽性と判断したケースは10万分の1程度と極めて小さかったという。

 この研究はセンサーネットワークやモニターシステムのための概念実証研究として実施され、早期診断が難しいほかの病気にも応用できるとみられる。ただ、こうした分析は医師の所見ではなく、あくまで参考情報にすぎない。研究を行ったホワイト博士も「研究の最終目的は診断よりも、高い疾患リスクを持つ人たちが専門の医師の診断を受けることにある」としている。

 膵臓がんは米国でもがんの死因で4番目に高い。実際、研究に携わったホービッツ博士も幼馴染みや親しい同僚を膵臓がんで亡くしている。そうしたことから、研究チームでは実証研究が医学界で幅広い議論を巻き起こし、疾病診断について医師との研究協力が進むよう、医学論文誌に成果を投稿することにしたのだという。

 MSでは現在のところ、この成果に基づく製品開発の計画はないという。それでも、研究チームでは社会での応用について、アルゴリズムが匿名データでの検索パターンの解析結果から健康上の懸念を自動的に検出し、健康情報の提供を承認した人たちに対してだけ、その健康リスクを当人、あるいはかかりつけの医師を通して通知するような仕組みを提案している。

最終更新:6月12日(日)9時42分

ニュースイッチ