甲状腺がんは一般的な内分泌がんの一つですが、成功率は高いものの、再発のリスクは患者にとって常に懸念事項であり、医療の課題となっています。ハノイ国立大学自然科学大学のトラン・ヴァン・ルアットさん（K66 数学 - IT）とグエン・ディン・クアンさん（K67 数学タレントプログラム）による研究「甲状腺がんの診断と治療における数学の応用」は、数理モデルを用いて甲状腺がんの治療レジメンを最適化し、個別化治療を目指すという、有望な新たなアプローチをもたらしました。
自然科学大学の2025年学生科学会議で自分たちの研究についてのポスターを掲げるグエン・ディン・クアン氏（左表紙）とトラン・ヴァン・ルアット氏。
実用的な懸念から画期的な数学的解決策まで
このプロジェクトを立ち上げたアイデアを共有したグエン・ディン・クアン氏は、実践的な研究を通して、分化型甲状腺がんの治療レジメンは現在、主に甲状腺摘出術とそれに続く放射性ヨウ素（RAI）による補助療法に依存していることを研究チームが認識したと述べました。しかし、個々の患者に最適なRAI線量を決定することは依然として主観的であり、精密な線量測定ツールではなく、主に医師の臨床経験に基づいています。このため、一部の患者が必要な線量を受けられず再発リスクが高まる一方で、他の患者は過剰な放射線量による望ましくない副作用に苦しむ可能性があります。
現在、ベトナムにおける甲状腺がんの治療プロセスは、患者への放射線量の決定を含め、 保健省の規制に厳密に従っています。しかしながら、実際には、医師は最適な放射線量を決定するために、依然として臨床経験に大きく依存しています。同時に、包括的な視点から病気の進行を正確に予測するための効果的な支援ツールが不足しています。
「こうした懸念から、グエン・チョン・ヒュー准教授（オーストリア、グラーツ大学）、タン・クオック・バオ博士、そしてグエン・ティ・フオン研修医（第108軍中央病院）の指導の下、私たちは数学の強みを大胆に活かし、解決策を見出しました。これは、ベトナムにおいて数学を治療プロセスのサポートに応用した先駆的な研究の一つと言えるでしょう」とクアン氏は述べた。
モデリングと最適化問題：個別化治療の鍵
上記の問題を解決するために、研究チームは、分化型甲状腺がんの治療における主要な生物学的量のシミュレーションに重点を置いた数学モデルを構築しました。主要な生物学的量には、がん細胞の数 (N)、治療反応を監視するための重要なバイオマーカーであるチログロブリン (Tg) と抗チログロブリン抗体 (AbTg) の濃度、および使用された放射性ヨウ素の線量 (A) が含まれます。
クアン氏と彼の研究チームは、学生科学会議の全体会議で研究テーマを報告し、2位を獲得しました。
注目すべきは、このモデルは、これまで存在したより複雑なモデルよりもシンプルでありながら、中核的な生物学的相互作用を正確に反映するように設計されていることです。チームの目標は、臨床現場に広く適用でき、統合と使用が容易なモデルを実現することです。
学生グループは、この数理モデルに基づき、最適制御問題の開発を継続しました。この問題の目標は、個々の患者に最適なRAI線量とスケジュールを見つけることです。これにより、複数の目標を同時に達成することができます。すなわち、がん細胞数を最も効果的に減少させ、TgおよびAbTgバイオマーカーの濃度を安定させ、そして同様に重要な、放射線量による不要な副作用を最小限に抑えることです。
治療結果のシミュレーションに適用すると、計算は妥当性を示し、患者の治療期間の短縮に役立つと同時に、医師が治療線量の低減を検討するのをサポートします。
治療に良好な反応を示した患者、中等度のRAI抵抗性を示した患者、高度のRAI抵抗性を示した患者という3つの典型的な患者群を対象としたシミュレーションでは、ベースライン試験データに基づいてモデルが疾患の進行を良好に予測できることが示されました。その結果、モデルは実際の治療レジメンよりも適切なRAIスケジュールと投与量を提示することができました。
「実際の線量」と「モデル推奨線量」を比較したところ、モデルが提案した最適な治療戦略により、がん細胞の制御率が大幅に向上し、重要な生物学的濃度が正常レベルに戻ることが示されました。
個別化医療への潜在的な応用
このような学際的なプロジェクト、特に数学と医学の融合を実現するには、メンバーの多大な努力が必要です。クアン氏は、数学を専攻していた学生として医学関連の分野に移行する際には、当初多くの困難に直面したと語りました。最初の2～3ヶ月間は、グループは医学のメカニズムを学び、理解するために多大な努力を費やさなければなりませんでした。夜更かしして資料を読まなければならないこともあったそうです。
幸いなことに、グループは医療専門家や医師から熱心なサポートを受けることができました。不明な点があった際は、直接またはオンラインで話し合いました。特に印象深い経験の一つは、グループが初めて第108軍中央病院を訪れ、医療チームと直接連絡を取り、協力し、データを収集し、診察と治療のプロセスを観察したことです。
「私たちは約3時間、医師たちと一緒に座ってデータを収集し、専門知識を交換しました。さらに、診察や治療のプロセス、患者さんの治療過程の一部を観察する機会もありました。これらは本当に興味深く、有益な経験でした」とクアンさんは語りました。
クアン氏は、この研究に注目が集まり、投資され、発展すれば、医師にとって強力な支援ツールとなるだろうと述べた。この研究は、今後4～5年程度の近い将来における病気の進行を予測するのに役立つだけでなく、個々の患者に最適な次回の治療用量の提案にも役立つだろう。
チームは現在、より多くの患者のデータセットを使用してこのモデルを積極的にテストしており、特に、これまで他の研究ではほとんど注目されていなかった AbTg レベルの高い患者に焦点を当てています。
さらに、チームは入力データに基づいて各個人に適切なRAI治療量を自動的に推奨できるソフトウェアアプリケーションを開発しています。このプロジェクトが成功すれば、具体的なアプリケーション（アプリ）の開発がさらなる目標となります。
特に、研究グループは権威ある国際誌への投稿に向けて科学論文を準備中です。「この研究が、現代医学において急速に発展している個別化治療の潮流に貢献することを願っています」とクアン氏は語りました。
出典: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html
コメント (0)