バーチャル空間で
放射線治療の予後を予測

　画像診断の特長は、患部の一部を採取して行う「生検」をしなくて済むこと。患者の負担が少ないだけでなく、脳腫瘍など生検が難しいケースでも利用できる。さらに、血液や呼気を使った検査では難しい、詳細な患部の特定も可能になる。放射線治療の場合、腫瘍のどの部分に放射線を当てるかによって効果が変わることもあるだけに、その有用性は大きい。

　AI画像診断の未来に期待がかかる一方、まだまだ課題もある。その代表例が、医療画像データの入手が難しいこと。当然ながら、腫瘍の診断画像は、パンケーキやかわいい猫の画像のようにSNSに大量にアップされることはない。そこで、より少ないデータから予後を予測する方法が求められる。馬込准教授が注目したのが、近年話題の「バーチャル空間」だ。

「がんの放射線治療の効果がどうなるか予測するバーチャル臨床試験の研究も進んでいます。患者さんから提供を受けた腫瘍の画像をAIに入力すると、どのくらいの期間、どのような放射線治療をすると、どういった効果が得られるかという予測ができます。もちろん、まだまだAIの予測通りになったというエビデンスが足りません。コツコツとデータを集めるのが、研究者としての踏ん張りどころです」

数学や物理学の知識を
医療の世界で活かしたい

　小さい頃から医療に携わる仕事がしたいと考えていた馬込准教授は、高校時代の得意科目であった数学や物理学の知識を医療分野で活かせる将来像を模索していた。そこで知ったのが、現在の医学物理士や診療放射線技師という仕事だった。医学物理士とは、物理学の知識を医学研究や医療現場で応用する専門職のこと。馬込准教授は、大学院の博士課程まで進み、医学物理士の資格を取得し、研究職へ進んだ。

「医療現場で目の前の患者さんを救う仕事は大変重要です。しかし、私は研究成果を全世界に発信し、世界中のより多くの人の命を救う研究という仕事に挑戦したいと思ったのです」

　研究目的は、あくまでも実際に患者の命を救うことだ。そのためには論文を発表するだけでなく、研究成果を医療現場に応用する道筋を描くことが必要になる。

「Radiomicsの高精度予測システムを医療現場に実装するのが私の目標です。医療現場と工学研究の現場を知る経験を活かして、両者の『架け橋』の役割を担いたいと考えています」