AI駆動型 前臨床動脈硬化研究：TNO Athero AI

APOE*3-Leiden (E3L) および APOE*3-Leiden.huCETP (E3L.CETP) マウスは、血漿脂質、リポタンパク質代謝、および動脈硬化を標的とした治療薬評価において確立されたトランスレーショナルモデルです。 これらのモデルは、予防および治療的試験デザインの双方において、臨床で使用される脂質低下薬に対する良好な反応性が証明されています。 AI支援型の評価は、病変（Lesion）定量の標準化、観察者間・内誤差（Inter- and Intra-reader variability）の低減、および薬効検出感度の向上により、これらの研究をさらに高度化します。 TNO Athero AI は、ルーチンの H&E 染色大動脈基部（Aortic root）切片画像を、客観的かつ定量的なデータセットへと変換し、薬効データの信頼性を強固なものにします。

一貫性のあるスコアリング (Score with consistency)
動脈硬化試験および研究におけるばらつきを最小限に抑えることで、スコアリングの信頼性を向上させます。 TNO Athero AI は、すべての病変を同一の客観的基準で評価することを保証し、人間の評価者間や異なる解析セッション間で生じる主観的な差異を排除します。

セグメンテーションと分類 (Segment and classify)
TNO Athero AI は、プラークを正確にセグメンテーション（領域分割）し、壊死層（Necrotic core）、石灰化、線維性組織、平滑筋成分などの組成を詳細に特徴付けます。 この詳細な組成解析により、従来の面積ベースの測定では完全に見逃されていた治療効果を明らかにすることが可能です。

ワークフローの効率化 (Efficient workflows)
AI支援型の読み取りにより、解析期間（ターンアラウンドタイム）を短縮し、試験を加速させます。 自動解析プロセスは、数百枚のホールスライド画像（WSI）を、病理医による手動レビューのわずかな時間で処理し、品質や詳細を損なうことなく迅速なデータ提供を可能にします。

精密かつ標準化されたプラーク解析 (Precise and standardized plaque readout)
TNO Athero AI のセグメンテーション技術は、精密かつ標準化されたプラークのデータ読み取りを可能にし、大動脈基部横断切片全体にわたって病変境界を正確に画定（Delineation）します。 自動解析により解析期間を短縮し、評価者のばらつきを最小限に抑える一方、明確なカラーコード出力により、結果の解釈を容易にします。各プラーク構成要素はピクセルレベルの精度でマッピングされ、手動評価の限界を遥かに超える定量測定を提供します。


早期病変の安定した検出 (Consistent detection of early-stage lesions)
TNO Athero AI 解析は、すべての試験サンプルにおいて、微小な早期動脈硬化病変であっても一貫して検出・画定することを保証します。薬物介入によって病変負荷が大幅に減少する可能性がある「予防投与デザイン」の試験において、この検出感度は極めて重要です。 AI モデルは、特徴の見落としリスクを低減し、試験内および試験間での病変評価の信頼性を高め、わずかではあるが有意な治療効果を統計的確信をもって捉えることを可能にします。


HistoSuiteの解析期間について
TNO Athero AI は、プラーク評価において最も労力を要する工程を自動化することで、深度、精度、再現性を犠牲にすることなく、解析期間を数週間から数日へと短縮します。

TNO Liver AI, Kidney AI and Brain AI: under construction