「本邦で失明原因の首位である緑内障をAI解析によって高い精度で診断できる可能性を示した論文が、国際学術雑誌“Biomedicines” に掲載されました。」
プロテオブリッジ株式会社（所在地：東京都江東区、代表取締役社長 兼 CEO：熊谷 亮、以下「プロテオブリッジ」）は、国立大学法人 東北大学大学院医学系研究科（所在地：仙台市、科長：石井 直人 以下「東北大学」）および参天製薬株式会社（所在地：大阪市、代表取締役社長 兼 CEO：伊藤 毅、 以下「Santen」）と共同で、緑内障患者の血液中の自己抗体のパターンを人工知能（AI）を用いて解析することによって、高い精度で緑内障の診断が可能となる方法を開発しました。
緑内障は、本邦における失明原因第一位の疾患です。その原因として、緑内障は末期になるまで自覚症状が乏しく、早期発見が困難なことが挙げられます。もし簡便に緑内障を診断できる方法があれば、緑内障の早期診断は格段に加速するかもしれません。
今回、研究グループは、緑内障患者の血液中にある自己抗体のパターンに着目しました。研究グループが開発した方法は、緑内障のうち本邦で最も患者数の多い病型である開放隅角緑内障患者の血液を採取して、プロテオブリッジが開発した、多数の自己抗体を同時に解析できる網羅型タンパク質アレイHuPEX ®を用いて、血中に存在する自己抗体のパターンを検出し、人工知能（AI）を組み合わせて解析する方法です。HuPEX®の結果、緑内障患者の血液において、特定の自己抗体に特徴的なパターンが認められました。一方、対照群では、異なる傾向が示されました。得られた結果を、AIによる自動機械学習によって解析することによって、緑内障をAUC=0.852 の精度で診断できる可能性が示唆されました。
本成果は、血液中の自己抗体を活用した新たな緑内障スクリーニング手法の可能性を示すものであり、今後の関連研究や医療技術開発に活かされることが期待されます。
詳細は論文をご覧ください。
本論文は、東北大学、プロテオブリッジ、Santenの３者、および、米国ワシントン大学との国際共同論文として発表しております。
（タイトル）
An Exploratory Study of Machine Learning-Based Open-Angle Glaucoma Detection Using Specific Autoantibodies
（筆者）
Naoko Takada, Makoto Ishikawa, Takahiro Ninomiya, Yukitoshi Izumi,Kota Sato, Hiroshi Kunikata, Yu Yokoyama, Satoru Tsuda, Eriko Fukuda, Kei Yamaguchi, Chihiro Ono, Tomoko Kirihara, Chie Shintani, Akiko Hanyuda ,Naoki Goshima, Charles F. Zorumski, and Toru Nakazawa
（DOI）