20ナノメートルの精度でがん細胞やウイルス感染を識別するAI「AINU」登場

病気にかかった際、血液検査や画像診断で異常が見つかるのは、多くの場合、体内でウイルスが増殖して炎症が起きたり、腫瘍が目に見える大きさになってからのことです。

しかし、細胞がウイルスに侵入された直後の段階で異常を検知できる新しいAI技術が登場しました。

スペインのゲノム規制センター（CRG）、バスク大学、および中国の広東省人民病院などの国際共同研究チームは、英科学誌『Nature Machine Intelligence』に研究成果を発表しました。開発されたAIモデル「AINU」は、ナノスケールの精度でがん細胞を識別し、ウイルス感染をわずか1時間で検出できます。

分子レベルで細胞核の「顔認証」を行う

人間の髪の毛の太さは約10万ナノメートルですが、AINUは細胞内部で生じるわずか20ナノメートルの微小な変化を検出できます。これは髪の毛の太さの5000分の1に相当します。

この驚異的な解像度を実現するため、研究チームはSTORMと呼ばれる超解像顕微鏡技術を利用しました。AINUはこの高精細画像を入力とする畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で構築されています。

スマートフォンが顔の特徴を捉えてロックを解除するように、AINUは細胞核内におけるDNAの折り畳まれ方や酵素の空間配置パターンを学習します。がん細胞は正常細胞と比べて核内構造が大きく異なるため、AIはその特徴から高い精度でがんを識別できます。

さらに、細胞が1型単純ヘルペスウイルスに感染した際、ウイルスが核の構造を変化させ、DNAのパッキング状態にわずかな違いが生じます。AINUはこの変化を捉え、感染からわずか1時間という極めて初期の段階でウイルスの侵入を察知することに成功しました。

また、この技術は多能性幹細胞（iPS細胞など）の品質判別にも活用できます。従来は動物実験に頼っていた高品質な幹細胞の特定を、染色画像をスキャンするだけで迅速に行えるようになります。

臨床現場への導入に向けたハードル

極めて強力な診断能力を示す一方で、今すぐ病院の検査室に導入できるわけではありません。

最大の課題は、撮影に用いるSTORM顕微鏡が非常に高額で大型であり、高度なバイオ研究所にしか設置されていない点です。

加えて、一度に撮影・分析できる細胞数が限られているスループットの低さも問題です。迅速性が求められる医療現場では、1枚の画像で大量の細胞を同時にスクリーニングできなければ実用的とは言えません。

なぜ重要か

私たちは、この研究が医療診断のタイムラインを根底から前倒しする可能性を秘めていると考えています。

患者にとっては今すぐ受けられる検査ではありませんが、創薬研究者やバイオ研究者にとっては今すぐ役立つツールです。ウイルス侵入から1時間以内の挙動を可視化できれば、抗ウイルス薬やワクチンの効果判定を劇的にスピードアップできます。幹細胞研究における動物実験の削減にも直結します。

医療AIの業界的な観点で見ても、AINUのアプローチは極めて先駆的です。既存の医療画像AIは、CTやX線など人間が見て判断する画像を単に自動化・効率化するものが大半でした。それに対し、AINUは物理的に人間の目では判別不能な超解像イメージングとAIを融合させています。

ただし、課題はソフトウェアではなくハードウェア側の制約にあります。いくらニューラルネットワークが優秀でも、高価で処理速度の遅い特殊顕微鏡が必要な限り、現場への普及には時間がかかります。まずは研究用ツールとして定着し、顕微鏡側の小型化とハイスループット化が進むかどうかが実用化の鍵を握るはずです。