国立がん研究センターとPreferred Networks（東京都千代田区）、産業技術総合研究所は11月29日、人工知能（ＡＩ）を活用した統合的がん医療システム開発プロジェクトをスタートすると発表した。国立がん研究センターの有する臨床情報、ゲノム情報、画像や血液などの生体分子情報、疫学データ、文献情報などのビッグデータをＡＩの活用により、統合的に解析。がんの本態解明を進め、個々の患者に最適な治療を届けるプレシジョン・メディシン（最適医療）を実現したい考えだ。５年後を目途にがんの診断、個々のがん患者にあった治療法の選択、創薬などの実用化を目指す。


個々の患者に見合った治療を選択するプレシジョン・メディシン（最適医療）は、欧米各国でも進められており、いまや世界の潮流とも言える。こうした中で、日本の“ベスト・オブ・ベスト”とも言えるメンバーを集結させ、国策との意気込みをもって取り組むのが同プロジェクトだ。


◎13種類のがん診断を可能に　19～21年度の実用化視野　


プロジェクトでは、現在国立がん研究センターが中心となって全国規模で構築されているデータベース「SCRUM-Japan」、「TOP-GEAR」などで集積されたゲノム情報、エピゲノム、画像情報、microRNA／血液など多種多様なデータを、改正個人情報保護法に対応し、ビッグデータとして統合、整備をすすめる。その上で、深層学習（ディープラーニング）を中心としたＡＩによる解析を活用することで、より精度の高い個別化医療の実現を目指す。欧米でも同様の試みも進むが、日本で集積したデータの質の高さ、精度が一つの強みという。


実用化に最も近いのが、microRNAと血液検査で一度に13種類のがんを診断するシステムの開発だ。１～10万規模のデータ集積を視野に入れるが、すでに多くの患者のデータが解析可能な状況。2019～21年度の実用化を目指し、改良を進める。また、ＡＩ技術を活用することでヒストン修飾を高速、高精度で測定する、次世代型シークエンス解析ChIP-Seq解析法を確立。がん組織におけるヒストン修飾状況の解析、診断・創薬への応用を目指す。2019～21年度に次世代型ChIP-Seq解析法として実用化を目指す。


そのほか、2021年度までに実用化のめどを立てる項目としては、▽医用画像解析を通じて、コンピューター診断支援や、人間の識別能力では困難だった治療効果予測や予後推定、病理や遺伝的因子の推定などを行う（CTやMRIなど多くの電子データが解析可能、データ数は数万～数十万）、▽正確な患者情報にひも付られたＮＧＳシークエンスデータが少ない中で、少ないNGSシークエンスデータからも学習を可能とした、半教師あり学習など新たな手法を取り入れて、プレシジョン・メディシンを指向したＡＩによるがん治療の最適化／クリニカルシークエンスデータの検証・新規開発（多くの患者のシークエンスデータが電子データとして解析可能、数千～数万）をあげている。


◎間野国がん研究所長「産官学一体で世界に伍していきたい」


同研究は、国立研究開発法人科学技術振興機構の戦略的創造研究推進事業（CREST）に採択。最初の２年４か月の予算は8000万円。この間にProof of Concept（POC：概念実証）の取得をめざし、審査に合格すれば追加で３億円の予算を確保することになる。代表者は、国立がん研究センター研究所の浜本隆二・がん分子修飾制御学分野長。


同日の記者会見で、国立がん研究センターの間野博行研究所長は、「AIはメディカル市場で非常に大きなフィールド、産業になる。日本はこの分野で後れを取っている。今回のプロジェクトには、日本のベストオブベストに集まっていただいた。産官学が一体となって、世界に伍していきたい」と述べた。