がん化学療法の精密医療の実現化

研究概要

現在の術後化学療法は臨床試験の結果と医師の長年の感により行われる非常に画一的なものであり、患者個々人で最適な化学療法を行われているとは言いがたい状況である。オぺにより摘出したがん細胞のシークエンスを実施し、そのデータを基に効果のある抗がん剤の組み合わせを決定することができれば、術後化学療法の効果は飛躍的に上昇し結果としてがんの予後改善につながると考えられる。しかし現状てではがん細胞から取得したシークエンスデータを人が解析し、効果のある抗癌剤を判断するのは相当な時間と労力を要し、患者個人にとって最適な抗がん剤の組み合わせを導き出すのは無理である。そこで本研究では約200種のがん細胞のシークエンスデータおよび各々の細胞の265種の抗がん剤への感受性データから人工知能(AI)を用いて深層学習を行いシークエンスデータから最適な抗がん剤の組み合わせを導き出す治療支援システムの構築を目指した。