Clinical Newswire

昔から、組織病理学は多種のがん診断および悪性度分類のための選択方法であった。

しかしながら、その方法は労働集約的でスループット技術が低く、多数の組織スライドの主観的アノテーションに依存していた。

それゆえ、より高速の技術が必要とされ、デジタル画像解析方式が出現した。

マニュアルとデジタルのアノテーションの組み合わせは、世界中のさまざまな学術および産業分野における画像ライブラリの創出につながった。

がん診断におけるデジタル解析の速度を最大限にするには、プロセスの効率化と、包括的なデータ統合およびマイニングのツール一式が早急に必要である。

高性能コンピューティングツールは、複数のライブラリと既存知識搾取の統合を実現させなければならない。

このような状況下で、EUが資金提供を行ったFast-Pathプロジェクトでは、デジタル病理診断ワークフローツールの開発を行っている。

ウェブベースのインタフェースを使用して、デジタル病理診断の情報源と、関連のあるマニュアルアノテーションを統合する予定である。

現在、致死の可能性をもつ腫瘍と非悪性がんとの区別基準は、明確ではない。

グリーソン分類（Gleason grading system）は、腫瘍の悪性度指標として使用されるが、プロセスに時間を要する。

前立腺特異抗原の検出は、前立腺がんスクリーニングに革命をもたらしたが、現在では過剰治療と見なされる。

これらの欠点に取り組み、前立腺がんの診断を改善し迅速化するために、Fast-Pathプロジェクトでは、マルチプレックス免疫組織化学のバイオマーカーを使用する。

産業界のパートナーとの綿密な連携により、研究者らは、免疫組織化学データの迅速化かつ定量分析のための計算ソリューションとともに、新たな前立腺バイオマーカーの開発および検証に着手している。

現在開発中の自動化および高性能化した技術は、前立腺がん病理学においてキーとなる側面に焦点をあてて取り組んでいる。

Fast-Pathプロジェクトにおけるこれらの技術の統合により、前立腺診断の精度は大幅に向上し、不必要な治療は回避され、がん関連の死亡率は低下するであろう。

http://ecancer.org/news/7172
（2015年4月14日公開）