AIで細胞解析を革新。あらゆる産業への応用展開を狙うCYBO
細胞解析プラットフォームでまずは日本人の2大死因に立ち向かう
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世界規模での巨大市場となった遺伝子解析に続き、「細胞解析」がこれからの20年を担う成長市場となるか。株式会社CYBOは、検体の3D画像を生成するスキャナを開発し、細胞検査へのAIの適用を可能にするとともに、AI技術をコアとする細胞解析プラットフォーム構築を進めているスタートアップだ。AIで細胞解析を革新し、あらゆる産業への応用展開を狙うCYBOの代表取締役社長 新田尚氏に話を伺った。
細胞検査のポテンシャルを引き出す「SHIGIスキャナ」
がん検診などの臨床現場では、採取した検体に対して光学顕微鏡を用いた目視による細胞検査を行い、異常な細胞の有無を判断している。この細胞検査には、患者の身体への負担が小さい、簡便である、特異度が高いといった特長がある。
「特異度が高いということは、がんがあるかないかというだけでなく、がんになりかかっている『前がん状態』などの病変を見つけることができるということ。細胞検査は比較的簡単にできて特異度が高いため、疾患の早期診断に向いている。例えば細胞診が確立した子宮頸がんでは他のがん種と比較して5年生存率が高いという傾向が出ている」（新田氏）
株式会社CYBO 代表取締役社長 新田 尚氏（画像提供：CYBO）
だが細胞検査には、「検査員のスキルや手法によって結果にばらつきが出やすい」、「検査を行う病理医が不足している」などの課題もあるという。これらの課題の解決策としては画像AI解析などのデジタル技術の活用が期待されるが、従来は検査ツールのデジタル化ができておらず、AI活用も進まなかった。
（画像提供：CYBO）
（画像提供：CYBO）
そこでCYBOは独自に細胞検査をデジタル化するスキャナを開発した。同社の「SHIGIスキャナ」は、検体の全体にわたる高精細な3Dデジタル画像を取得できる。
細胞を確認するための検体自体のサイズはたとえ小さくとも、それを顕微鏡で確認するミクロな世界の場合、1つの検体で確認すべきスペースは広大だ。その高精細3D画像は膨大なデータ量となるが、SHIGIでは大量の断片画像を取得してそれを高精細3D画像に再構築する手法を採用し、さらに撮像時に画像を高度圧縮することでコンピュータ資源や処理時間を大幅に削減している。得られた3D細胞画像をAIで解析することにより、異常と検知した細胞をマーキングして提示するなど、細胞検査のAI支援が可能となった。
そして、CYBOはSHIGIスキャナをはじめとする独自ハードウェアと、高速イメージングやAIを活用した細胞解析などのソフトウェア技術を組み合わせた新しい細胞解析プラットフォームを構築した。日本人の2大死因であるがんや血栓症などの早期診断に向けて、このプラットフォームを活用した応用展開を進めている。
細胞画像解析AIでがん検査を効率化
このような細胞解析の応用の1つに、がん研有明病院との共同研究で進めている子宮頸がん検診用のAIの開発があり、医療機器としての事業化をCYBOは目指している。
子宮頸がんはワクチンによる予防や検診による早期発見が効果的だが、日本はワクチン接種率が低く、細胞検査による子宮頸がん検診が重要になっている。だが検査ニーズがある一方で、検査を行う細胞検査士や細胞診専門医のリソースは足りておらず、検査の効率化を実現する技術開発が急務となっていた。
（画像提供：CYBO）
CYBOは、細胞検査士や医師の協力の下、子宮頸がんの検体の3D画像について、がんか否か、またがん細胞の種類は何かといったアノテーションを付加し、それを学習データにして高精度の判定が可能なAIを開発した。
「子宮頸がんは細胞を使った検査はすでに確立しており、細胞診をやることによってがんによる死亡が減るというエビデンスがある。そこで我々はがんの検査のイノベーターとして、がん研有明病院と2年半くらい前から子宮頸がんをターゲットにしたAI支援技術の開発を進めてきた。AIを作る学習データや細胞に適したAI開発のノウハウもたまったため、他の種類のがんにも順次応用していきたい」（新田氏）
全国で800か所以上ある細胞診の認定施設で広く利用されるよう、医療機器として薬事承認の認可を得るべく準備を進めている（画像提供：CYBO）
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