87% の精度で”がんの指紋”を追跡—脳転移の出どころをAIが解明する新時代

ある朝、記憶の「欠片」が抜け落ちた

「昨日の朝ごはん、なんだったっけ？」

たったそれだけの記憶の抜け落ちが、人生の転機になるとは、誰が想像したでしょうか。
ある40代女性が、そんな小さな異変を抱えて病院を訪れました。
MRI 検査の結果、脳内に腫瘍が見つかります。
でも、問題はここから。

それは”どこから来た”がんなのか？

肺？乳房？あるいは、他のどこか—。

がんの”出どころ”を特定することは、治療方針の決定に直結する極めて重要なステップ。
しかし、その判断は、時に迷路のように複雑です。

この迷路に、一筋の光を照らす技術が登場しました。
それが「ラジオミクス」。

聞きなれない言葉かもしれませんが、例えるならこれは「MRI画像を顕微鏡レベルで分析するAIの目」。
私たちが肉眼では見落としてしまう微細なパターンや質感の違いを、数値として抽出し、がんの”出身地”を見分けるために活用するのです。

この技術を用いて、中国・中山大学附属第五病院の研究チームが挑んだのは、脳に転移したがんが「肺」から来たのか、それとも「乳房」から来たのかを、AIに見分けさせることでした。

研究チームは、180名の患者（肺がんからの転移 118人、乳がんからの転移 62人）の MRI 画像から 1,197種類もの特徴を抽出。
そこから、最もがんの”筆跡”として価値のある15項目に絞り、5種類のAIアルゴリズムに学習させました。

そして選ばれたのが「LightGBM（ライト・ジービーエム）」という機械学習モデル。

その実力は驚異的でした。
肺がんか乳がんかを見分ける正確性は約 87%（AUC: 0.875）。
まるで、画像の中に残された”がんの指紋”をたどる名探偵のように、AIは確かな精度で出所を突き止めたのです。

これまで、脳に転移したがんの出所を特定するためには、頭を開いて組織を採取するなど、痛みとリスクの大きい検査が必要でした。
しかし、このラジオミクス×AIの手法が確立されれば、MRI だけで非侵襲的に診断ができるようになる可能性が高まります。

これは、診断のスピードを上げるだけでなく、患者の身体的・精神的負担を大幅に軽減します。
そして何よりも「早く、正確に、そしてやさしく」がんに向き合える時代への一歩です。

この研究はまだ発展途上ですが、明らかになったのはひとつの確信—AIは、人の目に見えない”がんの声”を聞き取る力を持ち始めているということです。

MRI が地図なら、ラジオミクスとAIはその上に浮かび上がる”道しるべ”。

迷いの多いがん診療の現場に、新しい羅針盤が生まれようとしています。