Neurophet社がアルツハイマー病治療の時代に勝ち進む5つの理由

MRI·PET画像分析が視覚読影から定量分析に切り替え
敏感度 94%·特異度 97.7%確保、診断精度96%を立証
画像分析時間を数時間から10~15分まで短縮、臨床現場での活用性を拡大
微細な脳委縮·アミロイドの変化を探知し、早期診断をサポート
認知症の類型の鑑別·治療効果まで拡張、治療薬時代の中核インフラ 

アルツハイマー病治療薬の時代になり、医療画像分析の役割が拡大されている。過去は診断補助ツールにとどまったが、今は治療対象の患者の選別、治療効果の評価、副作用のモニタリングまで含む中核インフラとして位置付けている。

この変化の中心にある企業がNeurophet社。Neurophet社はMRI(磁気共鳴画像)とPET(陽電子放出断層撮影)の画像を定量分析する人工知能(AI)技術を基に、アルツハイマー病の診断のパラダイムを切り替えている。

特に診断の精度、分析の速度、早期診断の力量、疾患の鑑別能力などで従来の視覚読影方式の限界を克服し、産業的競争力を立証していると評価されている。

Neurophet社の代表取締役のビン・ジュンギル氏は、25日ソウル江南グランドインターコンチネンタルホテルdで開催された「BioHealth AI Nexus 2026: バイオヘルス産業を連結するAI技術の現在と未来」コンファレンスに参席し、アルツハイマー病の治療薬の時代でAI医療画像分析の役割と臨床的な意味について発表した。

視覚読影から定量分析に

アルツハイマー病の診断でMRIとPET画像分析は中核的な過程。MRIは海馬などの脳委縮の有無を評価し、PETは病の原因物質であるアミロイドβたんぱく質の蓄積有無を確認する。

問題は、従来の読影方式が医療人の視覚的な判断に過度に依存すること。初期の萎縮や境界領域のアミロイド蓄積は、熟練した専門医としても判断が難しい場合が多い。

Neurophet社のMRI定量分析ソリューション「Neurophet AQUA」は、この過程を数値基盤の定量分析に切り替えた。MRI画像から脳の領域を自動で分割して各領域の体積を精密測定し、同一年齢・性別の健常群と比較して定量指標として提示する。

実際の事例では、海馬の体積が6.43mL(健常群の下位 3 percentile)から6.02mL(下位1 percentile)に減少した変化の場合、視覚的な読影では微妙だったのが定量分析を通じて確認された。視覚読影の限界を乗り越えて疾病の進行を客観的に評価できるようになったこと。

ビン代表は「従来はMRIとPET画像を医療人が目で読影する方式だったが、今は脳の構造とアミロイドの蓄積を数値で分析して客観的に評価できる時代になった」とし「画像分析をインボディ(InBody)のように定量化することが中核」と説明した。

続いて「アルツハイマー病の治療薬の時代では、アミロイドがどれほど減少したか、副作用病変の個数と大きさがどれぐらいかまで定量的に評価すべきであるため、画像分析の定量化は必須的」と強調した。

敏感度 94%、特異度 97%、精度 96%

定量分析の最も大きい価値は診断精度の改善。Neurophet社のPET画像分析ソリューション「Neurophet SCALE PET」は研究結果基準、敏感度94.12%、特異度97.74%、精度96.33%を記録した。AUC(Area Under Curve)も0.9593に達して臨床的に高い信頼度を確保した。

特に、曖昧な境界事例でも明確な区分が可能。同一画像が視覚的に類似で見えるとしても、定量分析結果上でアミロイド蓄積スコアが14.0の場合陰性で、38.1の場合は陽性で区分された。大韓認知症学会ではアミロイドPETスコア26点以上を治療薬の処方基準として提示しているため、定量分析は治療対象の患者の選別でも需要な役割をする。

定量分析は治療評価にも活用される。アミロイド除去治療薬の投与以降、アミロイド蓄積指標の変化を定量的に観察出来るため、治療反応モニタリングに活用できる。

ビン代表は「従来はPET画像を断面で見て視覚的に判断したので曖昧な場合は読影が難しかった」とし「AIは脳の領域別のアミロイド蓄積の程度を定量スコアとして提示して正常と異常を客観的に区分できるようにサポートする」と述べた。

分析時間が8時間から15分に

画像分析の速度も画期的に改善された。従来のPET画像分析は手動整合と分析過程に約8時間が所要されたが、Neurophet社のソリューションは自動分析により10~15分以内に結果を提供する。中核の定量分析自体は1分内に遂行される。これは反復的な画像評価が必要なアルツハイマー病の治療環境で臨床活用性を高める要素。

ビン代表は「アルツハイマー病の治療薬の使用以降、MRIとPET撮影が多く増加することにより、医療人が全ての画像を直接読影することに負担が大きくなった」とし「AIは病変の位置と個数、変化有無を自動で分析して、医療人が早くて正確に判断できるようにサポートする」と説明した。

実際Neurophet社のソリューションは国内外の150カ所以上の病院に導入され、国内外の主要大型病院でも活用している。

早期診断の可能性の拡大

ビン代表は「問題は最初のMRI撮影時点で既に萎縮が始まっているかを発見することが難しいこと」とし「AI定量分析は健常群に比べてどのレベルまで脳委縮が進んでいるかを数値として見せるため、疾病をより早い段階で確認できるように助ける」と強調した。

アルツハイマー病は症状発生の10~15年前からアミロイドβが蓄積されながら病気が進行される。しかし、初期段階では認知機能の低下が現れないため診断が難しい。

Neurophet社の定量分析技術は、このような初期段階で微細な脳委縮とアミロイド蓄積を数値として確認できる。早期診断のツールとしても活用できるとの意味。早期の治療介入が重要なアルツハイマー病の治療環境で意味が大きいと評価される理由もここにある。

認知症の類型の鑑別まで拡張

Neurophet社の技術はアルツハイマー病の有無を判断することだけではなく、前頭側頭型認知症など他の認知症の類型で現れる脳委縮のパターンの分析にも活用される。

認知症のその疾患の類型によって治療アプローチと予後が異なるため、正確な鑑別診断が重要。定量分析基盤の画像診断は疾患の類型に合わせた治療戦略の樹立を可能とする。

ビン代表は「画像分析を通じて脳委縮の程度とパターンを定量的に分析すれば、アルツハイマー病だけではなく様々な認知症の類型も区分できる」とし「これは疾患別に相異なる病理的な特徴を客観的に区分し、患者の状態に合うより正確な診断と治療戦略の樹立を可能として、より良い治療結果に繋がれる」と述べた。

最後にビン代表は「同社はAI基盤の定量画像分析技術を基に、診断から治療評価、モニタリングまでまとめる脳疾患の分析プラットフォームを構築してグローバル市場を先導する企業として跳躍する」と述べた。

一方、今回の行事は韓国バイオ協会、韓国医療機器産業協会、韓国デジタルヘルス産業協会が共同主催して、COSSバイオヘルスが共同企画・運営を担当した。発表はNeurophet社以外にも慶熙(ギョンヒ)大学校経営大学院のキム・サンギュン教授、BIONEXUS社のキム・テヒョン代表、MediFarmSoft社のジョン・ジェフ代表が講演者として参加して、AI基盤のバイオヘルス産業の発展方向と臨床適用事例、デジタルヘルスケアの信頼性の確保ウ戦略などを発表した。