しかし、13歳のRishab Jainは、自身のAIベースのツールPCDLS Netによって、こうした統計を変えることに強い決意を持っています。このツールは、放射線治療中の膵臓の追跡精度を向上させるものです。
Jainは、高校に入学する前の2018年にDiscovery Education 3M Young Scientist Challengeで優勝しました。
以下の動画を見ると、Jainが医学と工学への情熱をどのように組み合わせ、膵臓がんをより安全に治療する方法を生み出したかがわかります。
以下は動画の書き起こしです。
Rishab Jain:すべては2017年の夏、ボストンに住む兄を訪ねたときに始まりました。そこで私は、ある研究が行われていることを知り、膵臓がんの驚くほど低い統計数値、たとえば生存率について学びました。私の名前はRishab Jainです。8年生で13歳、オレゴン州ポートランド出身です。膵臓がんの放射線治療と呼ばれる治療中に膵臓の追跡精度を向上させるため、人工知能ベースのツール「PCDLS Net」を開発しました。
膵臓がんの5年生存率は約9%、10年生存率は約1%であり、極めて低い水準です。しかもこれらの生存率は過去40年間で大きな改善が見られていません。そのため、現在では膵臓がんは進行した段階で発見されることが多く、その時点では医師が放射線治療で治療を試みますが、ほとんどの場合、十分な効果が得られません。そこで私は、プログラミングと人工知能に強い関心を持っていることから、この分野について研究することにインスピレーションを得ました。二つの分野の知識を組み合わせれば、この問題の解決に役立てられるのではないかと考え、膵臓がんの放射線治療中に膵臓の追跡精度を向上させるため、人工知能ベースのツール「PCDLS Net」を開発しました。
私は253人以上の医師に連絡を取り、世界中のがんセンターや機関の主要な専門家から約30件の返答を得ました。ご覧のとおり、膵臓のここには、膵臓の領域を覆う可能性のある胃や肝臓などの他の臓器があり、また肺のすぐ下にあるため、治療中に動いてしまうことがあります。さらに、非常に奥まった場所にも位置しています。腹部の中央、脊髄の隣にあるため、手術や生検などの際に膵臓の位置を特定することが難しい場合があります。その体内での位置から、膵臓は「柔らかく、扱いにくい」臓器と表現されることもあります。
こちらにあるのは実際の患者のCTスキャンです。ご覧のとおり、画像全体にわたって変化しているため、人の目で膵臓の位置を特定するのは非常に困難です。これは、放射線科医や腫瘍医が膵臓を見つけ出し、放射線治療を施す必要がある実時間の場面では特に問題になります。左側にあるこちらでは、私のツールを実行して、CTまたはMRIのスライス画像のいずれかで膵臓の正確な位置を特定し、その結果を即座に出力することができます。現在、医師は膵臓の周囲に放射線を照射する際、時に7ミリメートルの余裕を持たせる必要があり、それにより何百万もの健康な細胞が影響を受ける可能性があります。私のツールはその範囲を約4ミリメートルまで縮小できるため、何百万もの健康な細胞を守ることができ、患者の ケアの質を高めることにつながります。
この発明により、Rishab Jainは2018年のDiscovery Education 3M Young Scientist Challengeで優勝しました。賞として、25,000ドルの賞金を受け取りました。
Rishab Jain: 私は、ツールPCDLS Netを世界中で商業化し、膵臓がんの生存率を向上させるための詳細な5か年計画を立てています。病院や3Mと提携し、私のツールをアドオンとして共同で開発することを構想しています。そのためには臨床試験を実施する必要があるため、FDAおよびIRBの承認を取得したいと考えています。成長するにつれて、医学と工学を引き続き追究したいと思っており、大学の学位としては生物医学工学者になることを考えています。そして将来的には、他の人々の生活に変化をもたらしたいと考えています。
私の親族には医師がおり、手術を行ったり、他の治療を施したりして、質の高いケアを提供し、支援を必要とする人々の問題を解決する姿を身近で見てきました。そのため、成長するにつれて外科医になり、医学研究を続けたいと考えています。
