【第一目標達成のお礼とネクストゴールについて】

皆様の温かいご支援のお陰で、第一目標としていた 200万円に到達することができました。開始当初は本当に支援していただけるのか、とても不安な気持ちでした。しかし、この短期間で予想を超える多くの皆様に応援して頂き、感謝の気持ちでいっぱいです。本プロジェクトにご寄付を頂いた方々、応援して頂いた方々に心より感謝申し上げます。

この多くの応援メッセージ、激励のお言葉を胸に、第一目標である「卵巣がんの医療画像の AI 解析に、遺伝子的特徴を追加する」ために、網羅的遺伝子発現解析、組織解析に使用していきます。AI 医療ナビゲーションシステムの開発には労力と歳月を要しますが、このシステムが完成すれば卵巣がんの個別化医療を支援することが可能になると確信しています。皆様からの予想を上回るご寄付に身の引き締まる思いです。必ずや成果をあげていきたいと思います。

温かい応援と励ましのお言葉をこれからの活動のエネルギーとして、次の目標である 400万円を目指したいと思います。この第二目標（目標400万円）を達成できた場合には、「遺伝子的特徴」にプラスして、手術により摘出された同一がんの生物学的解析（がんの性格）を追加する事によって、AI が捉えた画像の特徴と“がんの性格”（生物学的・遺伝子的特徴）との関係性を明らかにしていきます。

この医療画像的な特徴・遺伝子的特徴・組織の生物学的特徴は、全て情報量が莫大なため、我々人間では処理しきれませんが、情報処理が得意な AI で解析することで、医療画像から抽出できる画像の特徴に“がんの性格”（遺伝子的・生物学的特徴）を紐付け、相互の関係性を明らかにすることができます。こうして多くの患者さんから特徴を収集して解析すると、個々の状態・性質を知ることができ、卵巣がんのパターンを明らかにできます。最終的に、これらのパターンを AI 解析システムに組み込むことにより、1つの特徴（医療画像的特徴）から、紐づいている他の特徴（遺伝子的・生物学的特徴）を AI が予想し、取り出すことが可能になります。遺伝子的・生物学的特徴は、薬物療法の作用メカニズムと深く関連しているので、どの薬を選択すると良いかを診断する有用な判断材料になります。

新しい薬物療法の開発はもちろんですが、「がんの性格」から診断や治療効果を予測することで、患者さんごとに最適な治療法を選択出来る“個別化医療”が可能になり、予後の改善や治療負担の軽減に繋がると期待しています。卵巣がんを含めた婦人科がんに苦しむ患者さんが、自分にいちばん合った治療を選択できる未来をめざして、その一歩となる研究と考えています。

引き続き、多くの皆様に本プロジェクトの応援を宜しくお願いします。

2022年2月25日

広島大学大学院医系科学研究科　産科婦人科学

古宇家正