MRI検査は高額であり、妊婦や子どもなど一部の患者にとっては危険を伴うことさえあります。
AIを活用した新しいアルゴリズムが、「仮想ネイティブ増強（virtual native enhancement）」と呼ばれる技術を通じて、医療スキャンに伴う課題の一部の解消に役立っています。
この新しい人工知能技術により、患者がMRI装置内で過ごす時間を、標準的な30～45分から15分にまで短縮できる可能性があります。
これにより、検査費用を半分以上削減できる可能性があるとともに、より鮮明で読影しやすい画像を得ることができます。
画期的なAIベースの画像技術が、心臓の瘢痕を明確に映し出すために通常必要とされる色素「造影剤」の注入に代わる可能性があります。
あなたが医師であり、胸痛、胸の締め付け感、息切れなどの症状を訴え、心疾患が疑われる患者を診察していると想像してください。何が起きているのかを突き止め、患者の予後の見通しを立てる一つの方法は、心臓血管MRI検査を行い、心筋の異常の有無を調べることです。この検査では、患者の静脈に「造影剤」（画像のコントラストを高め、画像上で瘢痕を浮かび上がらせる色素）を注入します。造影剤を用いたMRI検査は、鮮明な瘢痕画像を得るための臨床的標準となってきましたが、痛みを伴ううえ、すでに高額なMRI検査をさらに高額にしてしまいます。
さらに、この方法は重度の腎不全の患者には制限があります。腎臓が体内から色素を排出しにくく、取り返しのつかない合併症を引き起こすこともあるためです。また、造影剤に対してアレルギー反応を示す患者もおり、妊婦や子どもなど一部の患者には、注射による造影剤の使用を控えたほうがよい場合もあります。
では、造影剤を注入することなく、そのような場合に患者の心臓で何が起きている可能性があるのかを、どのようにして把握すればよいのでしょうか。
実は、心筋の瘢痕を明確に映し出すMR画像を得る方法は、造影剤の注入だけではないことがわかっています。2010年、Stefan Piechnik教授（オックスフォード大学ラドクリフ医学部）は、「T1マッピング」と呼ばれる造影剤を使わないMRI技術を用いて、心筋の性質を調べる方法を考案しました。この方法では、疾患によって変化する数値を含む心臓の画像が生成されます。
このような造影剤を使わないMRIには、心臓組織の性質に関する多くの情報が含まれています。その一部は微妙で、瘢痕やその他の病変として特定することが難しい場合があります。現時点では、研究者たちは造影剤を使わないT1マップから得られる情報を解釈し、表示する最善の方法を模索しているところです。これが、医師の間でこの方法がまだ広く使われていない理由の一つです。
こうした背景から、オックスフォード大学のAI科学者、磁気共鳴画像（MRI）の専門家、循環器専門医からなる分野横断的なチームは、人工知能（AI）によって造影剤を使わないMRIを強化し、心筋の瘢痕を鮮明に映し出す方法を模索してきました。AIは、従来の静脈内造影剤に代わる「仮想造影剤」として効果的に機能します。
私たちは、複数の造影剤を使わないMR画像と心臓の動きに関する情報を組み合わせ、画像内の病変のシグナルを強化するAIベースのアルゴリズムを開発しました。これにより、従来の造影剤を用いたMRIと同様の方法で瘢痕を明らかにできます。この技術は「仮想ネイティブ増強（virtual native enhancement）」、略称VNEと呼ばれています。MR画像の増強器として機能し、MRI装置で撮影された「ネイティブ」（すなわち造影剤で増強されていない）画像のみを使用します。
2021年、私たちのチームは、このアイデアに基づく最初の概念実証を発表しました。これは、若年層における心臓突然死の最も一般的な原因であり、500人に1人が罹患する一般的な遺伝性心疾患である肥大型心筋症の患者の心筋瘢痕を検出するものでした。
最近、VNEは心筋梗塞を経験した患者の瘢痕を検出できることがわかりました。これらの患者を対象に、造影剤を使わないVNEと従来の造影剤を用いたMRIを比較しました。その結果、VNEは過去の心筋梗塞による瘢痕とその範囲の検出において、従来のMRIと高い一致を示しました。さらに、VNEの画質は実際に優れており、いずれの場合も患者は注射を受ける必要がありませんでした。
この新技術は、完全に検証されれば、患者がMRI装置内で過ごす時間を標準的な30～45分から15分以内に短縮し、検査費用を半分以上削減できる可能性があります。同時に、より鮮明で、診断に役立ち、読影しやすい画像を得ることができます。
これらの相次ぐ画期的成果は、人体の病変を明らかにするために静脈内造影剤ではなくAIを用いる、診断用医療画像の新時代の幕開けを示すものだと考えています。心臓のMR画像診断において、ついに注射を不要にできるかもしれません。
現在、私たちは本技術の性能をさらに向上させ、現在のMRIの診断能力を超えて、より複雑な心疾患とその根本的なメカニズムを検出できるよう取り組んでいます。今後は、新たな調査のための診断ツールとして、大規模な臨床研究でこれらの手法を活用する予定です。
この仮想ネイティブ増強（Virtual Native Enhancement）技術は、今後の臨床MRIにとってエキサイティングであり、大きな変革をもたらす可能性のある進歩だと考えています。臨床MRI検査を受ける患者は、心臓だけでなく、他の臓器を含むほとんどのMRI検査において注射が不要になる可能性があります。これにより医療提供者のコストが削減され、より多くの患者がMRI検査を受けられるようになるでしょう。また、造影剤の注入に伴う合併症のリスクもなくなります。この方法の導入が、NHSのデジタル化に貢献することを願っています。COVID-19パンデミック後の待機患者問題に対応するうえで、デジタル化は非常に必要とされています。
謝辞：Stefan Piechnik教授およびVanessa Ferreira教授（本研究の共同上級著者）に深く感謝いたします。
