深層学習における非対称二重タスク協調モデルによる部分ラベル学習の改良に関する研究 研究背景 深層学習の分野では、教師あり学習が多くの人工知能タスクの中心的な方法となっています。しかし、深層ニューラルネットワークを訓練するには、大量の正確にアノテーションされたデータが必要です。このようなデータの構築には、コストが非常に高く、時間がかかります。これに対する有効な代替手段として、弱教師あり学習（Weakly Supervised Learning）が近年広く注目されています。その中で部分ラベル学習（Partial Label Learning, PLL）は典型的な問題として捉えられており、各トレーニングインスタンスが候補ラベルセット（Candidate Label Set）でアノテーションされ、こ...
GLUT1を標的とした蛍光イメージング新規トレーサー：乳がん手術中検出の改善に向けた研究進展 研究背景と課題の整理 乳がんは世界中の女性において最もよく見られる悪性腫瘍のひとつであり、2022年には新規症例が230万件、死亡例が約66.6万件と報告されています。乳がんの外科治療は主に、乳房部分切除術（breast-conserving surgery, BCS）と乳房全摘術に分けられます。乳房全摘術と比較して、BCSは術後の放射線治療と組み合わせることで類似した局所制御効果を得る一方で、正常な乳房組織を最大限保存することができます。しかし、BCSが成功するための鍵は、腫瘍が存在しない手術切縁を確保することです（腫瘍陽性切縁の回避）。研究では、陽性の切縁が局所再発リスクを著しく増加させることが...
肝細胞癌 (Hepatocellular Carcinoma) に対する新しい近赤外蛍光イメージング研究 肝細胞癌（HCC）は、世界的に発病率が第6位、死亡率が第3位に位置する悪性腫瘍です。関連統計によれば、HCC術後の再発率は80%に達し、肝硬変や線維化はHCC症例の80%以上の基礎病変背景です。そのため、HCCの高い再発率は、術後の潜在的な腫瘍病灶の処理、特に腫瘍間質成分の残留と密接に関連しています。しかし、現在の臨床手術では肿瘤が完全に切除されたかどうかを判断するのに、術者の経験や術前の画像、または凍結切片検査などの方法に依存しており、これらの方法はサンプリング不足や腫瘍マーカーの発現異質性などの制約があり、正確で客観的な術中評価を行うことが難しい状況です。 この問題に対処するため、著...
アルツハイマー病の超早期段階に関する研究の進展：客観的微細認知障害と主観的認知低下の違いに焦点を当てて アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）は、現代の神経科学と高齢医学研究の鍵となる課題であり、その病理過程は臨床症状が現れる前から長期間進行しています。ますます多くの証拠が、アルツハイマー病の前臨床段階を特定し、早期予防介入を行うことが、病気の進行を遅らせたり阻止したりするために重要であると示唆しています。ただし、これらの早期段階を科学的かつ詳細に分類し研究する方法については、学界において課題が残されています。近年、「主観的認知低下（Subjective Cognitive Decline, SCD）」は、簡便さと効率性から早期アルツハイマー病検出のツールとして広...
PET画像レポートにおける大型言語モデルの応用：検索強化生成モデルを組み合わせた単一施設試験研究 人工知能技術の急速な発展に伴い、大型言語モデル（Large Language Models、以下LLM）のゼロショット学習能力と自然言語処理能力が医学分野で広く注目されています。LLMは一部の医療分野で効率と成果の向上を示しているものの、核医学、特にPET（陽電子放射断層撮影）画像レポートへの応用はまだ初期段階です。本研究は、韓国ソウル大学病院およびソウル大学医科大学のHongyoon Choi博士とそのチームによって実施され、その研究成果は《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》に掲載されました。 研究背景と問題提...
皮膚がん診断を支える新しい手法：光音響イメージングとレベルセット分割アルゴリズムに基づく研究 近年の地球環境変化や人口の高齢化に伴い、皮膚がんの発生率は年々増加傾向にあります。皮膚がんは、重要な公衆衛生上の課題となっており、代表的な非メラノーマ皮膚がんには、扁平上皮がん（Squamous Cell Carcinoma, SCC）と基底細胞がん（Basal Cell Carcinoma, BCC）が含まれます。その中でも、基底細胞がんは最も一般的であり、米国では毎年約430万件の新たな症例が報告されています。このがんは死亡率こそ低いものの、患者の生活の質や医療資源に対して重大な負担をもたらしています。 基底細胞がんの臨床診断および治療には、いまだ多くの課題が存在します。従来の腫瘍境界評価法は主...
タンパク質機能化および内因性放射性標識された[188Re]ReOxナノ粒子のがん多モード協調治療への画期的応用 がんは、世界的に主要な死因の一つであり、医学科学が過去数十年で大きく進展したにもかかわらず、その治療および早期検出方法には依然として大きな課題が存在しています。2024年に発表された世界がん統計（Globocan 2024）によると、2022年における新規がん症例数は約2000万件、がん関連死亡数は約970万件に達しました。このデータは、効率的ながん治療法の開発が喫緊の課題であることを強調しています。このような背景の中、ナノ医学は、精密薬物送達、標的治療、および分子イメージングなどの利点を活かし、がん研究の重要な最前線分野の一つとなっています。 ナノテクノロジーの支援により、機能化...
核医学における生成的人工知能の画期的応用：合成骨スキャン画像の可能性と深層学習への応用 背景と研究課題 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）の急速な発展は、医用画像解析に革新をもたらしました。例えば、深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network）は、疾患診断、解剖学的構造のセグメンテーション、患者予後の予測および治療反応の評価といった分野で大きな可能性を示しています。しかし、これらの技術の広範な応用は、通常、膨大で正確にラベル付けされたデータセットに依存しています。しかし、医療分野では、このような大規模なラベル付きデータを収集することは費用がかかり、時間もかかる上、患者のプライバシー保護のためにデータ共有が厳しく制限されるため、データ...
PETイメージング技術を用いた腫瘍関連タンパク質メソテリンの分子プローブ開発研究 背景 近年、メソテリン（MSLN, メソテリン）は腫瘍研究と診断の重要な焦点の一つとなっています。メソテリンは多くの悪性腫瘍（卵巣がん、膵がん、胃腸がんなど）で高発現する膜結合糖タンパク質であり、正常な成人組織では少量が漿膜に存在します。研究によると、MSLNは腫瘍関連抗原CA125（癌抗原125）と結合し、これが細胞接着に関与し、卵巣がんの腹膜への転移に関係していると考えられています。また、MSLNは抗がん剤耐性や患者の予後悪化にも関与するとされています。 血清中のMSLNは酵素免疫測定法（ELISA）で検出可能ですが、現在、腫瘍組織内のMSLN発現を直接的かつ非侵襲的に可視化する手段は欠けています。既存の抗...
PSMA PET/CT に基づく多モーダル深層学習モデルによる前立腺癌患者のリンパ節転移予測の詳細解析 背景紹介 前立腺癌（Prostate Cancer, PCA）は男性における最も一般的な悪性腫瘍の一つであり、癌関連死の主要な原因となっています。臨床的に局所的な前立腺癌患者において、拡大骨盤リンパ節郭清（Extended Pelvic Lymph Node Dissection, EPLND）はリンパ節病期分類の最も正確な方法と見なされています。しかし、この手術は広範囲にわたる操作が必要であり、術中および術後の合併症のリスクを高めるだけでなく、手術時間の延長や医療費の増加を招く可能性があります。EPLND がリンパ節転移（Lymph Node Invasion, LNI）の評価において効...