帝京大学医学部の神野浩光教授は、東京医科大学低侵襲医療開発総合センター教授で慶応大学先端生命科学研究所の杉本昌弘特任教授、慶応大学医学部の林田哲専任講師らとの共同研究で、唾液のメタボローム解析と人工知能（ＡＩ）を使って、高精度に乳がん患者を検出する方法を開発した、と発表した。

【画像】帝京大学　「唾液メタボローム＋人工知能を用いた乳がんの検出」

　研究グループは浸潤性乳がん101症例、非浸潤性乳がん23症例、健常者42症例の3群から合計166の唾液検体を収集し、メタボローム解析という測定技術を使って解析した。

　その結果、唾液中から260種類の物質の成分量を量ることができた。そのうちの約30物質は3群の間で濃度に違いがあることが統計的な評価によって明らかになった。

　浸潤性乳がん患者で、代謝物の一種であるポリアミン類などの濃度が健常者と比較して高い一方、非浸潤性乳がん患者ではこれらの物質の濃度は上昇しておらず、健常者と濃度が変わらないことも判明した。

　浸潤性乳がん患者と健常者を最も高精度に識別する物質群の濃度パターンをＡＩに学習させたところ、精度を大幅に向上させることに成功した。