あなたにも起こりうる話
ある日突然、ペンを持つ手がしびれる。
階段を降りるときに足がもつれる。
こうした症状は、がん治療を受けた多くの方にとって、決して他人事ではありません。
化学療法による末梢神経障害（CIPN）は、がん患者の約 30〜40％ に現れる深刻な副作用です。
研究によると、がんの種類によって CIPN の発症率は異なり、乳がん患者で最も高い発症率（42.0%）が観察されています。
痛みやしびれにとどまらず、歩行困難や生活の質の低下にまで影響し、治療の継続を諦めざるを得ないケースさえあります。
そんな CIPN に「事前に気づく」方法があったとしたらどうでしょうか？
今回ご紹介するのは、韓国・啓明大学看護大学のサンヒー・キム（Sanghee Kim）研究者による画期的な研究です。
人工知能（AI）—しかも最先端の「トランスフォーマー」技術を使って、CIPN のリスクを高精度に予測するモデルを開発したのです。
未来の医療を支えるAIの舞台裏
なぜ CIPN の予測は難しいのか？
これまで CIPN のリスクを予測するには、単一の情報（たとえば年齢や薬の種類）に頼るのが一般的でした。
しかし、CIPN の原因はそれだけでは語れません。
遺伝子の違いや身体の反応、神経の画像、さらには日常のバイタルサインなど、さまざまな要素が関わっているのです。
そこで登場したのが「マルチモーダル（多種データ）×トランスフォーマー」という新しいアプローチ。
これはまるで、異なる言語を話す複数の専門家たちが、AIという通訳を介して一つの結論を導き出すようなもの。
バラバラのデータを意味のある形にまとめ上げるのです。
どんなデータが使われたのか？
この研究では、2020 年から 2025 年の間に化学療法を受けた 5,276 人のがん患者の情報が使われ、そのうち 1,892 人（35.8%）が CIPN を経験しました。
化学療法の履歴、遺伝子の変異、血圧や心電図といった生体信号、さらには神経の MRI 画像までも含まれています。
つまり、身体の内外から集められたデータがすべてAIの「目」となり「CIPN になるかもしれない」という予兆を見逃さない仕組みが作られているのです。
結果は？
驚くべきことに、このトランスフォーマー・モデルは、既存のAIモデル（CNN、LSTM、XGBoost など）よりもはるかに高い精度を記録しました。
- AUC（予測の正確さ）: 0.93
- 正確性: 88.5％
- 感度（見逃しが少ない）: 85.3％
- 特異度（誤警報が少ない）: 90.1％
特に重要な要素として浮かび上がったのが、SHAP 分析により以下のような情報です：
- 化学療法の投与量（SHAP 値: 0.52）
- 神経 MRI における異常所見（SHAP 値: 0.41）
- 心電図の異常（SHAP 値: 0.38）
- CYP2C8 遺伝子の変異（SHAP 値: 0.34）
- 糖尿病の有無（SHAP 値: 0.31）
これらの要素は、まるで「体の中からの警告メッセージ」。
AIはその微細な変化を読み取り、将来のリスクを私たちにそっと教えてくれるのです。
CIPN は単なる副作用ではない
もっとも衝撃的だったのは「CIPN のリスクが高い人ほど、生存率が低い」という事実。
つまり、CIPN は末梢神経の問題にとどまらず、全身の健康や治療の成果にも深く関係しているのです。
このモデルは、単なる予測を超え、がん治療全体を見直すきっかけとなる可能性を秘めています。
未来への一歩
この研究が示しているのは「予測できれば、防げるかもしれない」という希望です。
がん治療において、副作用を避けることは難しくても「早く知って、早く対策する」ことならできる—そんな未来が少しずつ現実になりつつあります。
今後はこのAIモデルを実際の病院のシステムに組み込むことで、医師がリアルタイムでリスクを把握し、患者一人ひとりに合わせた治療ができる時代がやってくるかもしれません。
そしてそれは、がんという病気に立ち向かうすべての人にとって、大きな希望になるはずです。
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