科学と医学

テクノロジーと腫瘍学:強力なワンツーパンチ

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ベス・シアさんは2011年に進行性乳がんに罹っていると診断され、二重乳房切除術を含む手術、放射線治療、および化学療法を受けていましたが、治癒の兆候はありませんでした。2018年、主治医の腫瘍医はシアさんの脳、リンパ節、肺に腫瘍を発見しました。予後が良くないことをシアさんは知っていました。

その後、その主治医の腫瘍医はシアさんに対し、オレゴン健康科学大学の「プレシジョン(精密)」がん治療を研究する臨床試験に登録することを提案しました。研究者は、シアさんの腫瘍について様々な測定を行い、その組成を分析しました。また、研究者は腫瘍の高解像度画像を撮影しました。これは手間のかかる手作業でした。研究者と腫瘍医は、シアさんの腫瘍に関する先進的な研究を終えた後、彼女のための治療計画をつくりました。

計画に盛り込まれた治療法がうまくいくかどうかは誰にも分かりませんでした。この研究に登録された患者はシアさんを含めて3人しかいなかったため、データは十分ではありませんでした。しかし、シアさんは計画を試すことにしました。その時点では、彼女には失うものは何もなく、得るものしかありませんでした。

テクノロジーによる人命救助の可能性

シアさんのような患者からデータを収集して分析するために新しいテクノロジーが使用されており、科学者はデオキシリボ核酸(DNA)に至るまで様々ながんの構造と傾向を知ることができるようになっています。

患者ではなく腫瘍を攻撃する新薬や薬物の組み合わせをはじめとする革新的な治療法のカギは、暴れ回るそれぞれのがん細胞に固有の分子構造に潜んでいる可能性があります。こうした秘密を人工知能(AI)やメモリ、ストレージ、深層学習といったアクセラレーション・テクノロジーを使用して明らかにすることで、医療専門家が個々の治療法を患者一人ひとりに合わせて調整することが可能となっています。

「標的療法」、「プレシジョン(精密)腫瘍学」、「プレシジョンメディシン(精密医療)」としても知られる「パーソナライズされたがん治療」はがん研究の熱いトレンドであり、科学者が極めて有望と述べている分野の1つです。まだ初期段階ですが、科学者はその使用に大きな期待を寄せています。

患者ではなく腫瘍を攻撃する新薬や薬物の組み合わせをはじめとする革新的な治療法のカギは、暴れ回るそれぞれのがん細胞に固有の分子構造に潜んでいる可能性があります。

そして、テクノロジーがますます速いペースで進化するにつれて、がんに関する知識も進歩します。科学者たちは、がんに関する謎が解明され、この恐ろしい病気を致死的な病気から治療可能な病気に変え、そしてがんの患者が侵襲的な治療法によってもはや病気ではなくなるようにしたいと考えています。

ポートランドにあるオレゴン健康科学大学(OHSU)のナイトがん研究所がん早期発見先端研究センター(CEDAR)でディレクターを務めるサディク・エゼナー博士は、「現在はがん研究に携わる非常に良い時期です」と述べています。オレゴン健康科学大学(OHSU)は、パーソナライズされたがん医学研究およびがんのプレシジョン(精密な)早期発見研究の分野におけるリーダーであり、マイクロンはオレゴン健康科学大学(OHSU)とCEDARが研究を行うために必要とするテクノロジーを提供する立場で協力しています。

エゼナー博士は、「私たちは現在、前進しようとしており、非常に急速な進歩を遂げています」と述べています。「がんを治すことができるかどうかは言えませんが、願わくば、がんを慢性的ではあるが管理可能な種類の病気に変えられるようにしたいと考えています。」

エゼナー博士は、現在取り組んでいる研究が治療ではなくコントロールであると認めています。それでもこの研究は、がんの患者の命を救い、患者の生活の質を維持する可能性があります。

患者一人ひとりに合わせた治療

プレシジョンメディシン(精密医療) は、がん治療における比較的新しいアプローチであり、現在はごく一部の患者にのみ使用されています。しかし、がん患者と腫瘍遺伝学に関するデータの生成量が増え、科学者が特定の腫瘍タイプに作用する薬を発見する中で、標的療法は例外ではなく規則となろうとしています。

今日、医師は、肺がんや乳がんなど、罹患した体の部位や進行段階に応じた治療を提供しています。ところが近年、研究者たちは、以前は健康だった細胞をがん化させるDNAの変化が患者ごとに異なることを発見しました。こうした違いは、同じように見える腫瘍(同じ臓器に同じ段階で影響する腫瘍)が同じ治療に対して異なる反応を示すことがある理由を説明するのに役立ちます。

オレゴン健康科学大学(OHSU)などの医療組織の研究者は、腫瘍の組成を研究して記録するため、テクノロジーを使用しています。より具体的には、患者のDNAとタンパク質を分析し、さらに腫瘍細胞とその環境を撮影した高解像度画像を調べることにより、どの薬物または薬物の組み合わせががんの成長を食い止め、縮小させ、または完全に根絶するかを見極めようとしています。

研究は初期段階であり、データが限られているため、使用する薬物の決定は推測ゲームになることがあります。とはいえ、新たな臨床試験を行うたびに、特定の腫瘍タイプで機能する薬物とそうでない薬物について詳細な情報が得られるため、その後のがん患者の治療が成功する確率は高まっています。

ポートランドにあるオレゴン健康科学大学(OHSU)のナイトがん研究所がん早期発見先端研究センター(CEDAR)でディレクターを務めるサディク・エゼナー博士

オレゴン健康科学大学(OHSU)では、研究者がSMMART(治療に対する分子および建築的応答の連続測定)プラットフォームを構築済みで、腫瘍と治療に対する腫瘍の反応を研究し、さらに同様の組成の腫瘍で以前に効果があった薬物に従って治療法を設計しています。研究者は多くの場合、腫瘍が耐性を発達させる前に多面的な攻撃を開始する薬物の組み合わせを処方します。プログラムの患者の経過は経時的に追跡されるため、腫瘍の変化に合わせて治療を調整できます。こうした調整を行うことにより、SMMARTプラットフォームがプログラム参加者に恩恵をもたらす可能性は最大化されます。

SMMARTプログラムの現在の焦点は、疾患の持続的かつ許容可能な制御を目的とする進行性転移がんに当てられています。このプログラムが進行性転移がん患者への治療法をもたらさない可能性があるとはいえ、プログラムが開発した進行性がんを制御するための戦略は、より早い段階で検出された腫瘍に適用した場合には、かなりの治療効果を発揮する可能性があります。

オレゴン健康科学大学(OHSU)の研究チームがシアさんのがんを分析できるようになった後、チームはシアさんの特定の遺伝子構造のために2種類の薬物の組み合わせを推奨しました。その組み合わせとは、このチームがシアさんの腫瘍の種類に対して有効ではないかと考えた「標的」療法と、がんと闘う免疫システムを活性化させる薬剤です。シアさんの進行性形態のがんは、従来の治療には反応せず、シアさんのがんは時間の経過とともに転移しつつありました。

治療するのか、治療しないのか?

すべてのがんに共通していることが1つあるとすれば、それは次のことかもしれません。それは、「早期発見により、治療が成功する可能性が高まる」ということです。一部のがんは、発見される前の数十年にわたり宿主の体内に隠れています。肺がんは、初期段階では検出が難しいことがよく知られています。

エゼナー博士によると、CEDARの科学者は、腫瘍学者によるがんの早期発見と治療をサポートするため、体液中のがんの「バイオマーカー」すなわちインジケーターを検出するための「液体生検」技術を開発しています。血液検査は早期発見に特に有望のようです。そのため、製薬会社はこの研究に関心を示していると同博士は述べています。

液体生検よりもはるかに難しいのは、がんが見つかったらどうするかという問題です。進行性の腫瘍(急速に広がる腫瘍)には、積極的な治療が必要です。他の腫瘍には、特定のサイズを超えて成長しないものや、非常にゆっくり成長するために苦しみや死を引き起こす可能性が低いものがあります。しかし、医師は致死性のがん腫瘍を、非致死性のがん腫瘍とどうすれば区別できるのでしょうか? そうした区別をすることがCEDARの研究の基礎です。

「人間の思考だけで区別ができるようになるとは考えていません。」「致死的ながんと非致死的ながんをできるだけ早期に区別して適切な人に適切なタイミングで適切な薬を投与できるようにするためには、深層学習アルゴリズムとそのためのコンピューターが必要だと考えています」」とエゼナー博士は述べています。

同博士によると、がんは進行するにつれて変化する傾向があります。初期段階で効果がある可能性のある薬物が、後期段階で効果がなくなることがあり、その逆もまた然りです。人生と同様、がんは「タイミングがすべて」なのかもしれません。

データの不足

プレシジョンメディシン(精密医療)は効果的ながん治療に有望とみられる一方で、「私たちが知っているがんを終結させる」にはいくつかの障害が残っています。

中でもデータは大きな障害です。すなわち、研究者がほとんどのがん患者に適切な治療法を見つけることを可能にするほど十分なデータはまだありません。がん研究の科学はまだ新しい分野であり、特定のがんとその進行に関する情報の収集には時間がかかります。

エゼナー博士は、「がんは1つの病気ではなく、数千の病気である可能性がある」と指摘しています。「まず、臓器ごとに多種多様ながんが存在します。しかも、臓器が同じであっても、同じ臓器疾患(がん)を患っている2人の病気がまったく別のものである場合があります。さらに悪いことに、病気が進行するにつれて病気が変化し、新しい種類の細胞が生成されます。病気は時間とともに変化します。」

一度に多くのことが進行するので、分析と比較のために大量のデータを保持することががん標的療法の開発のカギを握るとエゼナー博士は述べます。

「長期的なデータを取得できることは非常に重要であり、データを時間内に取得する必要があります。たとえば、血液生検を行い、隔週または月次で血液を分析します。さらに、そのデータから病気の進行状況を把握し、病気がどのように進行するかを予測することができます。

「すべての患者からもう少し多くのことを学び、学んだことを次の患者に適用しようとしています。また、同じ患者にも、病気が進行する中で適用します」」と同博士。

「すべての患者からもう少し多くのことを学び、学んだことを次の患者に適用しようとしています。また、同じ患者にも、病気が進行する中で適用します」」と同博士。

科学者は、より多くのデータを収集する中で、選択された治療が効果を発揮できるよう、より正確ながん診断および予後診断を可能にしたいと考えています。様々な医療機関と研究者がデータを共有するグループをつくろうとしています。オレゴン健康科学大学(OHSU)ナイトセンターが独自に立ち上げた「健康オレゴンプロジェクト」は、少なくとも10万人のオレゴン州在住者のデータを収集し、さらにがんのリスクが高い人々を対象に継続的な検査を実施する独自の計画を立てています。

がんゲノム・アトラス・プログラム (TCGA)は、国立がん研究所(NCI)および国立ヒトゲノム研究所(NHGRI)によるプロジェクトでは、33種類のがんについて2.5ペタバイトのデータがすべて公開されています。他の多くの研究機関や民間プロジェクトもデータを調査・収集しています。たとえば、オレゴン健康科学大学(OHSU)とSMMARTプログラムはNCIのヒト腫瘍アトラス・プログラムに参加しています。このプログラムでは、患者ごとに生成されるデータの量をTCGAの10〜100倍に増やす計画です。

今、こうしたペースを維持できるかどうかはテクノロジー次第です。すべてのデータを保存および処理するには、大容量の高速メモリが不可欠です。マイクロンは、オレゴン健康科学大学(OHSU)の研究者と協力して、必要なメモリと深層学習アクセラレーション・ソリューションを提供しています。

「マイクロンが私たちに提供しているテクノロジーは素晴らしい」とエゼナー博士は評価しています。

マイクロンが目標とするテクノロジー

画期的な研究には、革新的なテクノロジーが不可欠です。そうしたテクノロジーとは、コンピューター設計がこれまでに取ってきた「すべてに適合する」アプローチではなく、特定のニーズに合わせたオーダーメイドのメモリおよびアクセラレーション・ソリューションです。

マイクロンのアドバンスト・コンピューティング・ソリューション(ACS)チームは、オレゴン健康科学大学(OHSU)のプレシジョン(精密)がんチームによる腫瘍の3次元高解像度画像の観察、 複雑なデータセットの迅速かつ正確な処理、各患者のために適切なタイミングで適切ながん治療法の特定を可能にし、さらに診断だけでなく致死性腫瘍と非致死性腫瘍の区別を支援しています。そのため同チームでは、ナイトがん研究所(KCI))における研究プロジェクトへの使用に特に適した深層学習アクセラレーターを構築中で、そのための質疑応答に取り組んでいます。

マイクロンのアドバンスト・コンピューティング・ソリューション(ACS)でオペレーションディレクターを務めるマーク・ハーは次のように述べています。「ナイトがん研究所(KCI)に対し、マイクロンの深層学習アクセラレータ(DLA)を使用して推論エンジン を加速する方法を提供しています。メモリチップから最終的な製品に至るまで私たちのチームが開発してきました。私たちはオレゴン健康科学大学(OHSU)のワークロードに最適化された[ソリューション]を構築するための合理化された垂直統合について話をしています。」

「推論エンジン」は、データを使用して問題を解決するAIの構成要素です。推論エンジンを動作させるには、膨大な量の情報を読み取り、分析し、整理する必要があり、それには膨大な量のメモリ、多くの時間、電力が必要です。

「私たちは、医療提供者が現実世界の問題の解決策を見つけるための支援を行っています。」

たとえば、顕微鏡を使って腫瘍細胞を3次元で観察し、科学者が腫瘍の正確な診断と治療に使用したいと望むデータを収集するには、非常に高解像度の画像が必要です。必要なメモリ容量が非常に大きいため、過去には、全体ではなくセグメントに分割して腫瘍画像を処理する必要がありました。そのため、画像が繋ぎ合わされて表示される部分の鮮明さが損なわれていました。

これに対してマイクロンのアドバンスト・コンピューティング・ソリューション(ACS)チームは、広帯域幅の深層学習アクセラレータのメモリを2倍に増やし、マイクロンのプログラマブルFPGA(フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ)推論アクセラレータを使用して処理を高速化する方法を見出しました。マイクロンのFPGAベースの演算能力と、DDR4などの最速のメモリテクノロジー、さらに高速メモリを組み合わせることにより、オレゴン健康科学大学(OHSU)のミッションにとって不可欠な腫瘍画像全体の処理能力をナイトがん研究所(KCI)の研究者に提供する計画です。

「私たちは、こうした非常にデータが豊富な機械学習アプリケーションの分野に注目しています。このようなアプリケーションとはどのようなものでしょうか?私たちは、そうした特定の問題を解決するために次世代メモリ技術をどのように構築するのでしょうか?」 マイクロンのヘルスケアAIの主任研究者であり、オレゴン健康科学大学(OHSU)の共同研究者であるバンビ・デ・ラ・ローザは次のように述べています。「私たちは、医療提供者が現実世界の問題の解決策を見つけるための支援を行っています。」

絶望から「希望」へ

ベス・シアさんが臨床試験で推奨された薬物と療法の組み合わせを試し始めてから2ヵ月後、試験の結果、転移したがんがシアさんの脳から消えたことが分かりました。肺とリンパ節の腫瘍は、70〜80%減少しました。

臨床試験の開始から6ヵ月後、画像診断装置ではがんはまったく見つかりませんでした。

シアさんは地元の新聞の取材に対し、自分は用心深いと語っています。そして自分への治療法については、治療法ではなく、病気と一緒に生きる方法だと考えています。

「正直なところ、治療によってがんが消滅するとは思っていません。この治療法により、私はがんとともに何年も生き、治療を続けることができます。この特定の手順、つまり薬物の組み合わせが機能しない場合、試すことのできる別の治療法があることを私は願っています」と述べています。

エゼナー博士とオレゴン健康科学大学(OHSU)のチームはその実現に向けて奮闘しているように、世界が「私たちが知っているがんを終結させる」ことを望んでいるとすれば、多くの産業と学問分野からの力強い協力が必要となります。マイクロンは、「世界の人々が人生を豊かにする情報活用のあり方を変革する」というビジョンを掲げています。研究者にがんと闘うために必要な技術を提供することは、そうした取り組みの1つです。

エゼナー博士にとって、がんとの闘いは自身の実体験に根ざしています。妻と母親をがんで亡くしたこと、そうした死がもたらした感情的な犠牲が、エゼナー博士が彼の研究をプレシジョン(精密)腫瘍学に捧げるきっかけとなりました。

「私は科学者としての残り10年間の人生をがんに注ぐことに決めました」と同博士は述べています。「がんは、私たちが取り組むべき最も深刻な問題の1つだと思います。この恐ろしい問題の解決は、私たち科学者の肩にかかっています。」

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