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Oxford University Press社刊の Journal of the National Cancer Institute誌に発表された研究によれば、子宮頸がんのスクリーニングが完全な自動化アプローチによって効果的に実施される可能性がある。

研究に関わった研究者らは、自動化技術が、送達されなかった部位における子宮頸部スクリーニング到達範囲を増強する可能性がある。

子宮頸がんは発がん性のあるヒトパピローマウイルス（HPV）との持続的感染によって起こる。

伝染をコントロールするためのHPVワクチン接種は、基本的な予防戦略である；しかしながら、ワクチン接種は感染とがん発症の間でまだ限られた範囲と長期の潜伏のため依然として長期的な解決策である。

子宮頸部スクリーニングの主な目標は、潜在的な前がん状態を検出することであり、それは子宮頸がんを防ぐために治療されうるということである。

子宮頸部スクリーニングプログラムは2つのやり方がある：潜在的な前がん状態の治療に焦点をあてるため、一般人口とスクリーニング陽性の女性との分離である。

一般的なスクリーニング段階では、HPVの前がんタイプのためのHPV検査は段階的に細胞学（Papテスト）にとって代わる。なぜならHPVテストは前がん悪性度の看破にとってより高い感受性がある。

それは、HPVワクチン接種人口にとってさらに再現性があり、かつ適合性もある。

より高い資源領域における主要な治療戦略が一部のHPV分類（もっとも高いリスクのタイプを検出するために）とPapテスト（HPV陽性女性の中で第２のテストとしてこの場合に使用された）と結びつく。

従来型のPap テストは、どの女性が治療を受けるべきか判断するために、最近ではほとんどの米国スクリーニングプログラムにおいてHPVテストと併用されており、労働集約型である。

重症度判定のために機械翻訳されたPapテストの使用は、スクリーニングプロセス全体の自動化に繋がるだろう。

研究者らは、　自動化されたアルゴルズムが従来の解釈型Papテストと同様に正確にHPV陽性女性を分離し、治療の優先順位を決めるかどうかを判断するために、そのような完全に自動化可能な子宮頸部スクリーニング戦略の計画と評価を報告している。

研究者らは、異なる細胞タイプ、核サイズ、核輪郭の存在のようなPapテストスライドの特性を検出するために、高速度の画像キャプチャーを実行するスライドスキャナーを使って可能性のある前がん状態を標的とするため、HPV陽性女性を分離するためにコンピュータースキャン液体スライド機能に基づく新しいリスクスコアアルゴリズムを開発した。

重症度ランクは、もっとも無害のスライドをひとまとめで同定するため、つまり治療法決定の軽減と誘導の両方またはいずれかのために考案されている。

研究者らは、それをKaiser Permanente Northern Californiaで2010年に検査によりHPV陽性と出た女性1,839名の中で前がん状態を予測するために異常なPapテスト結果と比較した。

前がん状態の転帰は、記録連動によって解明された。

追加検証として、彼らはKaiser Permanenteで検査した243,807名の女性のPapテスト結果とアルゴリズムを比較した。

HPV陽性女性の中では、そのアルゴリズムは異常なPapテストの結果のトリアージパフォーマンスと一致した。

HPVテストと併用した場合、自動化アプローチはHPV陽性症例の91.7％を緊急治療とする一方で、HPV陽性女性の38.4％を１年再テスト（タイプ分けとPapテストトリアージではそれぞれ89.1％と37.4％と比較して）にしている。

2016年から2017年の検証では、予測リスクスコアはPapテスト結果と強く相関していた。

本試験結果によれば、全体的にPapテストなしの自動子宮頸部スクリーニングは実行可能であり、送達されなかった部位おける子宮頸部スクリーニング範囲を改善すことが可能であることを示し、コンピューターアルゴリズムはPapテスト結果と一致、または上回っていることが示唆された。

https://ecancer.org/news/13696-there-s-a-better-way-to-screen-for-cervical-cancer.php

（2018年4月12日公開）