帝京大学医学部外科学講座の神野浩光教授、東京医科大学低侵襲医療開発総合センターの杉本昌弘教授、慶應義塾大学医学部外科学(一般・消化器)の林田哲専任講師らは共同研究を行い、唾液のメタボローム解析と人工知能(AI)を使って、高精度に乳がんを検出する方法を開発した。


 神野教授らの研究グループは、生体内の代謝物を一斉に測定して定量するメタボローム解析技術を利用し、唾液を用いた疾患検出の研究を行ってきた。
浸潤性乳がん、非浸潤性乳がん、健常者の計166の唾液検体を収集し、メタボローム解析を実施。解析の結果、測定した物質の濃度パターンをAIに学習させたところ、高精度に乳がんを識別できるようになった。
唾液メタボローム+AIを用いた乳がんの検出

 今後は他の疾患との比較なども含めてさらなる精度向上を目指すとともに、より低コストな測定方法の開発を進めていく。