AIが臨床試験のデザインを変える

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がん治療の臨床試験、実は多くの患者が参加できていないことをご存知でしょうか？試験に参加するための厳しい基準が原因で、多くの患者が治療のチャンスを逃しているのです。しかし、最新の研究によって、この状況が変わるかもしれません。AIと実世界データ（RWD）を活用した新しいアプローチが、臨床試験をより包括的にし、多くの患者が治療の恩恵を受けられるようにする可能性が示されています。

研究チームは、61,000人以上の非小細胞肺癌（aNSCLC）患者のデータを分析し、AIを使って仮想的な臨床試験を再現。この方法により、従来の厳しい基準を緩和した場合、試験に参加できる患者数が2倍以上に増加しながら、治療の効果がほぼ変わらない、あるいは改善されることが明らかになりました。

特に注目すべきは、除外されていた高齢者や女性など、これまで試験に参加できなかった層が、より多く試験に参加できるようになるという点です。これは、治療法の実世界での効果をより正確に測定し、より多くの患者に希望を届けるための大きな一歩です。

このAIによる新しいアプローチは、がん治療だけでなく、他の疾患の臨床試験にも応用できると期待されています。今後、さらに多くの患者が試験に参加し、より安全で効果的な治療法が開発されることが期待されます。この技術が臨床試験のやり方を変える鍵となるかもしれません。

Liu, R., Rizzo, S., Whipple, S. et al. Evaluating eligibility criteria of oncology trials using real-world data and AI. Nature 592, 629–633 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03430-5

Did you know that many cancer patients are unable to participate in clinical trials? Strict eligibility criteria often prevent a large number of patients from accessing potential treatments. However, recent research may change this situation. By using AI and real-world data (RWD), a new approach is emerging that could make clinical trials more inclusive, allowing more patients to benefit from groundbreaking treatments.

A research team analyzed data from over 61,000 non-small cell lung cancer (aNSCLC) patients and used AI to virtually recreate clinical trials. This method revealed that by relaxing traditional strict criteria, the number of eligible participants more than doubled, while the treatment effectiveness remained stable or even improved.

One particularly noteworthy finding is that previously excluded groups, such as older adults and women, would now be able to participate in these trials. This marks a major step forward in accurately measuring the real-world effectiveness of treatments and bringing hope to more patients.

This new AI-driven approach isn’t just limited to cancer trials. It holds promise for other diseases as well, potentially enabling more patients to join trials and contribute to the development of safer, more effective treatments. This technology could be the key to transforming the future of clinical trials.