富士フイルムと国立精神・神経医療研究センター(NCNP)は4月13日、富士フイルムの画像認識技術などを応用し、アルツハイマー病(AD)の進行予測AI技術を用いて、2年以内に軽度認知障害(MCI)患者がADへ進行するかどうかを最大88％の精度で予測することに成功したと発表した。

同成果は、富士フイルムと、NCNP 神経研究所 疾病研究第七部の山口博行科研費研究員、同・山下祐一第二研究室長(計算論的精神医学研究室長)、NCNP 精神保健研究所 行動医学研究部の関口敦博士(精神機能研究室長)、NCNP トランスレーショナル・メディカルセンター立森久照室長(現・NCNP 病院 臨床研究・教育研修部門 情報管理・解析部 科研費研究員)らの共同研究チームによるもの。詳細は、英科学誌「Nature」系のデジタル医学に関連する全般を扱うオープンアクセスジャーナル「npj Digital Medicine」に掲載された。

現在、世界の認知症患者数は推定で約5500万人とされており、これが2050年には約1億3900万人にまで増加すると予測されている。認知症の一種であるアルツハイマー病は、その中で最も患者数が多いとされている。

近年のアルツハイマー病の新薬開発では、主要原因物質のアミロイドβが発症前から蓄積し始めることが分かってきたことから、より早期の軽度認知障害患者をターゲットにした臨床試験が行われているものの、大半の試験で成功していないという。これは、2年以内に軽度認知障害からアルツハイマー病に進行する患者の割合が2割未満と少なく、臨床試験期間中に進行しない軽度認知障害患者が多く存在することで、対照群(偽薬など)に割り付けた同患者でも進行抑制と判断され、統計的有意差を証明できないことが一因だという。

このことから研究チームは今回、軽度認知障害からアルツハイマー病に進行する患者をAIで予測し、その患者のみを対象にした臨床試験とすることで、新薬の有効性の正しい評価、ならびに治験の成功につながることを考察したとする。

深層学習による画像認識の精度を向上させるには、数多くの学習データが必要となる。アルツハイマー病の進行予測を行うには脳のMRI画像に加え、認知能力テストスコアなどの複数の情報が必要となるが、そうしたデータは世界最大のアルツハイマー病研究プロジェクト「NA-ADNI」の公開データベースであっても1000人前後の軽度認知障害患者のデータしか存在しておらず、そうした限られた学習データでAIの予測精度をいかに向上させるかが課題となっているという。

そこで富士フイルムは今回、アルツハイマー病の進行と関連性が高い、脳内の特定区域を対象とした深層学習によるアルツハイマー病進行予測AI技術の構築に取り組むことにしたという。