腫瘍境界の可視化に用いる分光イメージングは、術中迅速診断や蛍光ガイド手術と何が違うのか。研究段階にある4つのアプローチを、原理・報告されている利点・制約の3軸で整理します。要素技術を比較する物差しが手元に残る構成にしました。
結論から述べます。術中の腫瘍境界（切除断端）の評価は、現在も凍結切片による術中迅速診断が実務の中心にあり、分光イメージングはそれを置き換えるものではありません。本記事で扱うハイパースペクトル／マルチスペクトルイメージング、蛍光ガイド手術、OCT・ラマン分光といった光学的手法は、いずれも「組織を切り出さずに光の情報から組織性状の違いを捉えられないか」を検討している段階です。ここでいう分光イメージングとは、各画素ごとに連続した波長帯の反射・散乱スペクトルを取得し、そのかたちの差から領域を区別しようとする計測手法を指します。以下、いずれも診断を確定するものではなく、研究で報告されている範囲にとどめて整理します。
腫瘍境界の可視化がなぜ研究テーマであり続けるのか
手術中に「どこまで取れば取り残しがないか」を判断する場面では、肉眼所見と触知に加えて病理へのフィードバックが用いられます。ただし、この経路には構造的な制約が知られています。
術中迅速診断の課題：速さと引き換えに生じるもの
日本では未固定検体から凍結切片を作製する方式が一般的で、日本医科大学の総説（伊藤憲祐ほか「術中迅速診断 適応が制限されている理由と注意点」日本医科大学雑誌 63巻6号, 1996年）では、標本の受理から凍結切片の検鏡までが10〜15分と短時間である一方、次のような欠点が整理されています。
- 最終診断と凍結標本による診断の不一致が、おおよそ5〜10%の割合で起こると報告されている
- 凍結切片は6〜8μmと厚く（永久標本は2.5μm）、凍結由来のアーチファクトも加わるため像の質が劣る
- 時間的制約から、通常は1〜2カ所の切り出しでの判断になる
- 脂肪組織のように柔らかい組織や石灰化した組織では、そもそも薄切が難しく標本作製が制限される
同総説は、切り出し部位の不適と臨床情報の不備が誤診の主要因であり、病理医との情報交換が正診率の向上に寄与すると述べています。裏を返せば、「面ではなく点でしか見ていない」ことが術中評価の本質的な制約だと言えます。
切除断端の評価方法に、面的な情報を足せないか
ここから、切除断端の評価方法として「切り出した点」ではなく「術野や切除標本の面全体」を短時間で見渡す手段を足せないか、という発想が出てきます。光学的手法が研究対象になっているのは、非接触・非染色で面の情報を一度に取得できる可能性があるためです。ただし現時点では、いずれの手法も病理診断を代替するものとしては位置づけられていません。
研究段階の4アプローチを比較する
術中の腫瘍境界可視化に関連して検討されている代表的な4つのアプローチを、原理・研究で報告されている利点・制約・現在の位置づけで並べます。表中の記述はいずれも研究報告および公開情報に基づく整理であり、臨床的な有効性を断定するものではありません。
アプローチ | 原理 | 研究で報告されている利点 | 制約・課題 | 現在の位置づけ |
|---|---|---|---|---|
術中迅速病理（凍結切片） | 未固定組織を凍結・薄切しHE染色して検鏡 | 組織形態を直接観察でき、10〜15分で結果が返る | 最終診断との不一致が5〜10%と報告。切片が厚くアーチファクトが加わる。切り出しは1〜2カ所。脂肪・石灰化組織は作製困難 | 実務上の標準的手段。他手法の参照基準としても用いられる |
蛍光ガイド手術（5-ALA・ICG） | 投与した薬剤（PpIX前駆体・近赤外色素）の蛍光を励起光で観察 | 術野でリアルタイムに光る領域を確認できる。5-ALAは特定の適応で承認済み | 非腫瘍性病変への集積による偽陽性、深部病変での光の減衰、照射・照明条件の影響が問題点として挙げられる。ICGでは無影灯下で蛍光が確認できず室内の暗転が必要と報告 | 薬剤と適応が限定された範囲で臨床使用。適応外への一般化はできない |
ハイパースペクトル／マルチスペクトルイメージング | 画素ごとに連続波長の反射スペクトルを取得し、機械学習等で領域を分類 | 薬剤投与を要さないラベルフリー計測。面全体を一度に取得できる可能性が検討されている | 照明条件によるスペクトル変動、学習データ量の不足、深部情報が得られないこと、術野の血液・湿潤による外乱 | 研究段階。標本・切片レベルでの識別可能性の検証が中心 |
OCT・ラマン分光などの光学生検 | 後方散乱光の干渉（OCT）や分子振動由来の散乱光（ラマン）を計測 | OCTは断層構造、ラマンは分子組成に基づく情報が得られる。深層学習との組み合わせが検討されている | ラマンは信号が微弱で計測に時間がかかりやすい。測定視野が狭く、面の走査に時間を要する | 研究段階。プローブ化・高速化が主要な技術課題 |
蛍光ガイド手術との比較で見えること
蛍光ガイド手術は、投与薬剤の承認範囲がそのまま使える範囲になります。たとえば5-アミノレブリン酸製剤の効能・効果は「悪性神経膠腫の腫瘍摘出術中における腫瘍組織の可視化」（SBIファーマ 製品情報）と定められており、他の臓器・他のがん種に自動的に拡張できるものではありません。また山本淳考ほか「脳神経外科領域における5-アミノレブリン酸を用いた術中蛍光診断：現状と問題点」（日本レーザー医学会誌 44巻2号, 2023年）は、臨床で広く用いられている一方で、非腫瘍性病変での集積、深部病変での光の減衰、光照射条件の影響といった問題点を論じています。
ICGを用いた近赤外蛍光でも、多田真奈美・杉江知治「乳癌ICG蛍光法によるセンチネルリンパ節生検の現状と展望」（日本レーザー医学会誌 43巻4号, 2023年）で、無影灯下では蛍光が確認できないため室内を暗転させる必要があり、ライト操作やカメラの持ち替えで動作が煩雑になる点が課題として挙げられています。「術野の照明環境と両立するか」は、光学的手法を評価するときに見落とされやすい実装条件です。分光イメージングも同じ制約を共有します。
ハイパースペクトルイメージングの医療研究で報告されていること
医療分野のハイパースペクトルイメージングについては、Lu G, Fei B. "Medical hyperspectral imaging: a review." Journal of Biomedical Optics 19(1):010901, 2014が広く参照されるレビューで、数百に及ぶ波長帯と高い波長分解能によって、病態の違いに伴うわずかなスペクトル差を捉えられる可能性があると位置づけています。あくまで可能性の議論であり、診断能を保証するものではありません。
より具体的な検証としては、Pertzborn D ほか "Intraoperative Assessment of Tumor Margins in Tissue Sections with Hyperspectral Imaging and Machine Learning." Cancers 15(1):213, 2022が、口腔扁平上皮癌の患者7名から得た無染色の組織切片23枚を対象に機械学習モデルを訓練し、正解率0.76・特異度0.89・感度0.48という結果を報告しています。特異度に比べて感度が低い点、そして著者自身が「サンプル数が限られること」「照明を手動調整したため測定間でスペクトル特徴にばらつきが生じたこと」を制約として明記している点は、この分野の現在地をよく表しています。
OCT・ラマンなど光学生検の位置づけ
ラマン分光は分子振動に由来する散乱光を用いる手法です。科学技術振興機構（JST）Science Portal Indiaの報告（2022年11月1日）では、インド工科大学マドラス校がラマン分光と深層学習・モンテカルロシミュレーションを組み合わせ、腫瘍の深さ予測において二乗平均平方根誤差4.4%（先行研究は7〜25%）を得たとされています。国内でも、Science Tokyo（旧・東京工業大学）神谷真子教授らのラマンプローブ研究のように、蛍光では4〜5種類程度にとどまる同時検出数を10種類以上に広げる分子イメージングの取り組みが進んでいます。いずれも研究段階の成果であり、術中運用としての確立を意味するものではありません。
正直に押さえておきたい5つの限界
分光イメージングを要素技術として評価する際、事前に共有しておいたほうがよい制約を挙げます。
- 深部到達性：可視〜近赤外域の反射スペクトルが反映するのは主に表層の情報です。深部の残存を見通す手段ではありません。
- 術野の外乱：血液・体液・湿潤、そして無影灯の照明条件がスペクトルに直接影響します。前述のICGの報告と同様、照明との両立は実装上の重い制約です。
- リアルタイム性：波長方向のデータを持つぶん情報量が大きく、取得・前処理・推論を術中に成立させるための設計が別途必要になります。
- 学習データ量：症例数・標本数が限られることは多くの研究が自ら制約として挙げています。少数例で得た精度をそのまま一般化することはできません。
- 規制・承認のハードル：医療機器としての承認を得ていない構成では、あくまで研究用途にとどまります。研究計画の段階から、対象・出口・評価指標を明確にしておく必要があります。
Invisible World が公開している研究成果
私たちは宇宙技術に由来する光センサー技術をもとに、国産・自社開発のハイパースペクトルカメラ「irodori」を開発しています。医療分野では、研究機関とともに分光イメージングの実証を重ねてきました。研究用途で公開している成果のうち、腫瘍境界の可視化に関連するものは次のとおりです（いずれも研究段階の報告であり、診断能を主張するものではありません）。
- ハイパースペクトルによる大腸癌の識別可能性：スペクトル情報から領域の違いを識別できるかを検討した報告です。
- ハイパースペクトルデータによる大腸境界病変の識別：境界領域という、本記事のテーマに最も近い難しさを扱っています。
- 宇宙技術ハイパースペクトルを応用した病理診断補助システムの開発：病理診断の「補助」という位置づけでのシステム開発の取り組みです。
- 関連記事：病理標本の分光イメージング｜研究で何が定量できるか
受賞歴・メディア報道・学術成果は実績一覧にまとめています。
本記事のとおり、現時点で私たちが提供できるのは「診断」ではなく、研究のための計測手段とデータです。波長域・空間分解能・撮像速度が、検討中のテーマに見合うかどうかは条件次第で変わります。仕様や過去の実証範囲を確認したい方に向けて、資料をご用意しています。
