ジュネーブ大学の研究チームは、がんの転移リスクを約80％の精度で予測するAIモデル「MangroveGS」を開発した。このツールは腫瘍細胞の遺伝子発現パターンを分析するもので、当初は結腸がんを対象としていたが、乳がんや肺がんなど他の種類にも適用可能である。学術誌『Cell Reports』に掲載されたこの研究は、より個別化された治療の実現を目指している。
ジュネーブ大学（UNIGE）医学部の遺伝医学・発生学科教授であるアリエル・ルイス・イ・アルタバ氏率いる研究チームは、がん転移のメカニズムを解明するために結腸腫瘍細胞を研究した。その結果、がんの転移はランダムなプロセスではなく、遺伝学的・エピジェネティックな変化を通じて初期の発生経路を再活性化させる、構造化された生物学的プログラムに従って進行することが明らかになった。結腸がん、乳がん、肺がんにおいて、転移は死亡原因の大部分を占めているが、細胞が血液やリンパ管に見つかる前に転移が始まることが多いため、早期発見は依然として困難である。単一の変異だけでは、なぜ一部の細胞が移動し、他の細胞が移動しないのかを完全に説明することはできない。この問題に対処するため、研究チームは2つの原発性結腸腫瘍から約30個の細胞クローンを分離、クローン化、培養した。これらは、試験管内およびマウスモデルにおいて移動および転移形成の能力を試験された。数百の遺伝子の解析により、個々の細胞単位ではなく、がん細胞の集団を転移能と結びつける発現パターンが明らかになった。これらのパターンは、数十から数百の遺伝子シグネチャーを用いて堅牢な予測を行うAIツール「MangroveGS」に統合された。アラヴィンド・スリニヴァサン氏は、「Mangrove Gene Signatures（MangroveGS）と呼ばれる当ツールの大きな目新しさは、数十、さらには数百もの遺伝子シグネチャーを活用している点にあります。これにより、個体差に対して極めて高い耐性を発揮します」と述べている。このモデルは、転移と結腸がんの再発を約80％の精度で予測し、従来の手法を上回る性能を示しており、胃がん、肺がん、乳がんにも適用できる。このツールは病院の腫瘍サンプルをRNAシーケンスで解析し、リスクスコアを生成して医師や患者と安全に共有する。ルイス・イ・アルタバ氏は、「この情報は低リスク患者への過剰治療を防ぎ、副作用や不必要なコストを抑えるとともに、高リスク患者の監視と治療を強化することにつながるだろう」と述べた。本研究は『Cell Reports』（2026年; 45(1):116834）に掲載されている。
