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がんゲノム医療の診療方針決定を効率化 ナレッジグラフ型DBで検討時間を半分に

NEWSAI, がん, ゲノム医療, 医療ICT, 医療IT, 東京大学

 

 東京大学医科学研究所と富士通研究所は、がんゲノム医療を効率化するナレッジグラフ型データベースを共同で開発し、実証実験で効果を確認したと発表した。各遺伝子変異に対する検討作業の時間を、従来の半分以下に削減できるという。

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86万件の医学論文から240万件のナレッジを構築

 がんゲノム医療では、がん患者の遺伝子変異を明らかにすることで、病気のなりやすさ、薬の反応性や副作用などを予測し、患者ごとに最適な医療を提供することを目的としている。2019年6月よりがん遺伝子パネル検査が健康保険適用となったため、今後さらにがんゲノム医療を希望する患者の増加が予測されている。しかし、がんゲノム医療では、検出された遺伝子の変異に対して、医学論文に書かれた過去の症例を参考に治療方針を検討するため、専門医がデータベースから該当しそうな論文を一つ一つ検索し、患者に適した治療法や治療法ごとの効果などを解読する必要があり、この作業に多大な時間がかかっているという。

 この課題の解決のため、両者は2018年4月より共同研究に取り組んだ。具体的には、医学論文中に様々な表現で記述される用語などを、文脈から特定する富士通研究所の言語処理技術と、東大医科研の知見とを組み合わせ、遺伝子変異と治療薬の関係性や、治療薬と効果の関係性などのナレッジを医学論文から自動的に抽出し、ナレッジグラフと呼ばれるグラフ構造型のデータベースとして構築する技術を開発。実際の急性骨髄性白血病の過去の診療ケースを題材に,東大医科研の血液腫瘍内科医4名が構築したナレッジグラフを用いた検索を行い、検討する作業の時間を測定する実験を行った。

 結果、各遺伝子変異に対する従来の検討作業では,1件あたり平均約30分かかっていたところ,構築した技術の活用によって検討時間を半分以下に削減できることを確認した。富士通研究所では、現在、日本の白血病の年間罹患者は12,000人以上と推定されており、全員を対象に今回の技術を適用したゲノム医療を行った場合、専門医による6,000時間の検討作業が3,000時間以下に短縮できることになるとしており、今後、対象を他のがん種に広げてさらに実証を進めたいとしている。