研究者らが、人間の皮膚を透視して病気を診断する「スーパーカメラ」の開発に1000万ドルの助成金を獲得

暗い部屋で懐中電灯を手にかざした経験は、きっとあるでしょう。懐中電灯の光は、皮膚、組織、筋肉、その他の臓器に反射して、手が赤やオレンジ色に輝きます。しかし、光は非常に広範囲に散乱するため、個々の部位の輪郭は見えず、ただ明るい光だけが残ります。

その光を解読して、骨の正確な画像や、静脈内の白血球の数まで把握できるとしたらどうだろう。ヒューストンのライス大学とピッツバーグのカーネギーメロン大学の研究者たちは、まさにこれを実現しようと試みている。彼らは国立科学財団から1,000万ドルの助成金を受けている。

両大学は火曜日に新たなプロジェクトを発表した。機械学習の要素を用いて、文字通り人間の皮膚を透視できるカメラの開発を目指す。この研究は、助成金の主任研究者であるライス大学のアシュトシュ・サバーワル氏と、カーネギーメロン大学のコンピュータービジョン研究者スリニヴァサ・ナラシムハン氏が主導する。

「本質的には、目に見えないものを映す次世代スーパーカメラの開発を目指しています」とナラシムハン氏はGeekWireへのメールで語った。同氏によると、この新しいカメラは単なるデバイスではなく、100以上の疾患に対応する新たな医療技術の基盤となるプラットフォームのようなものだという。

「これにより、生検や血液検査の回数が大幅に減り、病気の早期診断と治療に役立つ可能性があります」とナラシムハン氏は述べた。「現時点では、皮膚の下数ミリまでしか観察できませんが、このプロジェクトではさらに深くまで到達することを目指しています。1ミリ進むごとに、より多くの病気を診断・治療できるようになるでしょう。」

この研究はCMUとライス大学の研究チームと、ハーバード大学、MIT、コーネル大学の協力者によって行われる予定だ。

CMU の研究者らは、ピッツバーグ大学医学部の研究者らと協力して集中治療や心臓血管の健康への応用を研究するほか、地域で 2 番目に大きな医療システムであるアレゲニー・ヘルス・ネットワークの医師らと協力して皮膚がんへの応用も研究する予定である。

このカメラは、人体を通過する個々の光子（光の粒子）の軌跡を読み取る計算散乱記録法と呼ばれる技術を使用する。

「通常のカメラは、大きく異なる経路をたどった光子をあまりにも多く集積するため、個々の光子、あるいは光子群が持つ情報を解読することは不可能です」とナラシムハン氏は述べた。画像は散乱した光子のノイズによって実質的にぼやけてしまう。

「計算光散乱法は、照明とセンシングの特殊な制御を組み合わせて、体内の情報経路に沿って移動する光子を細分化し、機械学習アルゴリズムでそれらの光子を解読します」と彼は述べた。

言い換えれば、この技術は、最も正確な情報を共有できる特定の光子を追跡し、機械学習を使用して、人の体内で何が起こっているかの鮮明な画像をリバースエンジニアリングします。

この技術は、MRIやX線では得られない解像度で、個々の細胞レベルまでの情報を医師に提供できる可能性があります。ナラシムハン氏を含むCMUの研究者たちは、この技術を用いて、煙や霧を透過して見えるカメラを実現しました。例えば、以下に示すEpiscan3Dなどがその例です。

健康分野には無限の機会があります。ライス大学のサバーワル氏がプレスリリースで挙げているように、その一つは患者の白血球数をモニタリングするというシンプルなものです。現在、白血球数を計測するには、病院で採血や指先の穿刺が必要です。腫瘍専門医は、がん患者に対し、毎週何百万件ものこのような検査を日常的に行っています。

「腕時計ほどの大きさのウェアラブルデバイスを想像してみてください。センサーを使って白血球数を継続的に測定し、腫瘍専門医の診療室と無線通信します」とサバーワル氏は述べた。「患者は日常生活を送ることができます。何か問題が起きたときだけ病院に行くだけで済みます。」

この技術は次世代の医療画像診断にも力を発揮し、多くの一般的な血液検査に取って代わり、医師が病気を早期に発見する機会を増やす可能性もある。

もちろん、この技術が病院や診療所に導入されるまでには何年もの研究開発が必要になるが、このプロジェクトは、人工知能とより強力な技術ソリューションが医療問題の解決にいかに大きな進歩をもたらしているかを示す興味深い例である。

これはまた、別のトレンドを示唆しています。それは、高度に専門化されたデバイスではなく、医療現場に幅広く適用可能なテクノロジーを開発することです。このアプローチは、機械学習の能力などによって実現されつつあります。

これは、ワシントン大学のイノベーター、シュエタック・パテル氏が設立したスタートアップ企業、Senosis Healthのような企業にも受け入れられているトレンドです。同社は、基本的な診断機器として機能するスマートフォンアプリを開発しています。Senosisは昨年、Googleに買収されました。

同じアプローチは、アダプティブ・バイオテクノロジー社とマイクロソフト社の最近の提携にも表れており、数十から数百の病気を一度に患者の免疫系で検査する汎用的な血液検査の開発を目指している。

ライス大学とカーネギーメロン大学の共同プロジェクトであるカメラ技術が完全に実現すれば、画像診断装置から生検、血液検査まで、あらゆるものを置き換えることができるでしょう。これは医療制度にとって根本的な変化となるだけでなく、医療費の高騰や慢性疾患の増加といった問題にも対処できる可能性を秘めています。