グラム染色は、1884年にハンス・クリスチャン・グラムによって導入された、微生物学における基本的な技術です。この手法では、細菌を2つの大きなグループに分類するために選択的に染色を行います。グラム陽性菌はクリスタルバイオレット染料を保持し紫色に見えますが、グラム陰性菌は主染料を保持せず、対比染色によってピンク色に染まります。この分類は細菌の細胞壁の特性と関連しており、初期の識別や適切な抗生物質の選択において重要な役割を果たします。さらに、グラム染色は細菌の形態、例えば球状のcocciや棒状のbacilliを明らかにし、診断の手がかりを提供します。グラム染色は臨床標本に対して最初に実施される検査であることが多く、感染症において迅速な初期診断を行い、早期の治療方針を決定するのに役立ちます。例えば、血流感染症において、グラム陽性球菌がクラスター状に観察される場合はブドウ球菌を示唆し、グラム陰性桿菌が見られ菌体が少し太い場合は発酵菌、細長い場合は非発酵菌などの可能性を示唆し、それぞれ異なる治療選択を導くことができます。
しかしながら、グラム染色スメアの解釈は手作業による熟練を要するプロセスであり、トレーニングを受けた微生物学者が顕微鏡スライドを視覚的に読影し、細菌の色や形態を評価し、結果を報告する必要があります。このプロセスは主観的であり、人為的なエラーが発生する可能性があります。例えば、グラム染色スメアにはグラム陽性球菌（紫色、例：黄色ブドウ球菌）とグラム陰性桿菌（ピンク色、例：大腸菌）が混在している場合があります。こうした色や形態の違いが、グラム染色診断の基本となります。
グラム染色の解釈にはいくつかの課題があります。これは労働集約的であり、術者の技術に大きく依存するため、観察者間で結果が異なることがあります。また、染色技術のわずかな違い（例えば、脱色のタイミング）や標本の品質によって、染色結果が影響を受けることがあります。さらに、一部の細菌は顕微鏡下で類似した外観を示します。例えば、異なる種のグラム陽性桿菌はすべて紫色で棒状に見えますが、それぞれの臨床的意義は異なります。時間も重要な要素です。敗血症のような重篤な感染症では、適切な治療の遅れが時間ごとに死亡率の上昇につながります。しかし、グラム染色の結果を得るためには、熟練した技術者がスライドを迅速に読み取る必要があり、これは夜間やリソースが限られた環境では困難な場合があります。これらの課題を解決するために、グラム染色像読影を支援または補完する自動化されたAIソリューションの開発が期待されています。
手作業によるグラム染色の読影・解釈は、実務的および技術的な課題に直面しており、AIはこれらの課題を解決することを目指しています。実務的な観点では、臨床検査室の業務負担の増加と、経験豊富な微生物学者の不足により、少ない人数でより多くのサンプルを処理する必要があります。グラム染色スメアの読み取りは、複数の視野を確認して細菌を探す必要があるため、時間と労力を要します。さらに、観察者間の判読の差異も問題となります。一人の技術者が「いくつかの」グラム陰性桿菌と判断したものを、別の技術者が「まれ」と評価することもありますし、薄く染まった菌が見逃されることもありますし、技術者の疲労による見逃しリスクもあります。対照的に、AIは疲労することなく一貫した解析を行い、より標準化された結果を提供することが可能です。ある研究では、グラム染色の解釈がAIによる自動化に適している分野として示唆されました。その理由は、結果が個々の技術者のスキルや経験に依存しやすいからです。グラム染色の解釈を自動化することで、一貫性が向上し、人為的な主観による誤差が減少する可能性があります。
技術的な面では、グラム染色画像の読影解析は非常に複雑です。高倍率でスメアをデジタル化するには、精密な顕微鏡技術が必要です。従来、グラム染色スライドは1000倍の油浸レンズで観察されますが、これは自動スキャンにおいて（油の取り扱い、焦点の維持など）課題を生じさせます。さらに、細菌は非常に浅い焦点深度に存在するため、単純なコントラスト指標だけでは自動システムが背景に焦点を合わせてしまう可能性があります。また、グラム染色にはノイズの多い背景やアーティファクト（偽陽性となる可能性のある染色沈殿物や細胞残渣）が含まれることがよくあります。従来の画像処理手法（例えば、色閾値を用いた「紫」と「ピンク」のピクセル分類や、形状解析を用いた桿菌と球菌の識別）では、これらのアーティファクトや変動に対応することができませんでした。このため、より高度なAI技術が必要であり、真の細菌を偽陽性の染色アーティファクトから識別し、標本準備の変動に対処できる安定性のあるソリューションが求められています。
グラム染色の結果の迅速性と正確性の向上が臨床に与える影響を考えると、AIの必要性は一層明確になります。AIを搭載した自動スキャンシステムは、人間が数視野を観察するのにかかる時間でスライド全体をスキャンし、細菌の存在する領域を特定し、予備的な分類を行うことが可能です。これにより、陰性スライド（細菌が検出されないもの）を迅速に分類し、陽性スライドを専門家のレビューに回すことができます。特に血流感染症のような緊急性の高い状況では、このようなシステムが診断時間を短縮し、臨床医が迅速に適切な治療を開始できるよう支援します。また、AIは微生物学者が常駐していない環境でも活用できます。デジタル化されたスライドをAIが解析し、即座に結果を臨床医に送信することで、専門家の不在による診断の遅れを補うことが可能になります。
総じて、労働力の制約、迅速な診断結果への需要、そして人間による解釈の限界が、グラム染色解析にAIを活用する背景となっています。
ディープラーニングが普及する以前、研究者たちは従来の画像処理技術と機械学習を組み合わせて、細菌の顕微鏡画像を解析する手法を試みました。これらのアプローチでは、手作業で設計された特徴量を用いて解析を行いました。例えば、色分割による物体の検出、形状やサイズの測定を行い、それをもとに細菌を球菌や桿菌として分類するアルゴリズムが用いられました。しかし、これらの手法は、実際のグラム染色スライドにおける多様な視覚的変動に対応するのが困難でした。単純な色閾値処理では、染色沈殿物などを細菌と誤認することが多く、また、形状ベースのルールに基づく分類では、細菌が重なったり焦点がずれたりすると誤認識のリスクが高まります。その結果、これらの手法はグラム染色スメアの解析において最適な精度を達成するには不十分でした。
2010年代初頭には、機械学習を活用した特徴抽出技術の導入が試みられました。例えば、Zielińskiら（2017）は、DIBaS（Digital Images of Bacterial Species）というデータセットを作成しました。このデータセットには、グラム染色された33種類の細菌種の660枚の顕微鏡画像が含まれており、研究者は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を特徴抽出のために利用しました。具体的には、画像を事前学習済みのCNNに入力し、得られた特徴ベクトルをサポートベクターマシン（SVM）やランダムフォレストなどの従来の分類器を用いて分類しました。このハイブリッドアプローチは、DIBaSデータセットにおいて約97％の分類精度を達成しました。この研究は、機械学習と自動特徴抽出を組み合わせることで、手作業による特徴設計を用いた従来の方法を上回る精度を実現できることを示しました。しかしながら、この手法も依然として、データの質やCNNが抽出可能な特徴に依存しており、SVMによる分類の汎化能力に制約があるという課題を抱えていました。
また、研究者たちはグラム染色分類の精度向上のために新しいイメージング技術を活用することも試みました。例えば、Liuら（2021）は、ハイパースペクトル顕微鏡を用いた微細な色スペクトルの取得と機械学習の組み合わせにより、形態的に類似した細菌の識別を行いました。この研究では、2種類のグラム陽性桿菌Bacillus megaterium と Bacillus cereus）の識別を試み、6つの異なる機械学習アルゴリズムを用いて、クリスタルバイオレットの吸収特性の微細な違いを学習させました。その結果、98％以上の識別精度を達成しました。この研究は、人間の目では識別が困難な情報を活用することで、グラム染色画像からより詳細な分類が可能になることを示しています。しかし、ハイパースペクトル顕微鏡は一般的な臨床検査室では標準装備されておらず、日常的に利用するにはハードルが高いという課題もあります。
深層学習の登場により、画像解析における大きなブレークスルーがもたらされ、グラム染色の解釈もこの技術の恩恵を受け始めています。特にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像データから直接学習を行い、細菌の種類と関連する色や形態の複雑なパターンを捉えることができます。
この分野での画期的な研究のひとつとして、Smithら（2018）は、血液培養のグラム染色画像における細菌の分類を自動化するために、深層CNNを開発しました。彼らの研究では、陽性血液培養から得られたグラム染色スライドの10万枚以上の画像を用いて、主に以下の4つのカテゴリーの細菌を分類するモデルを訓練しました。
このCNNモデルは、これらのカテゴリーにおいて約95％の分類精度を達成しました。さらに、細菌が含まれる領域を特定し、その形態を分類する能力も備えていました。スライド単位での評価では、感度93〜98％を達成し、陽性スライドをほぼすべて検出することができました。この研究は、深層学習を活用することで、経験豊富な微生物学者と同等の精度でグラム染色像を解釈できることを示しました。著者らは、この技術を活用することで、前処理された画像を技術者に提示し、レビューの負担を軽減できると考えています。
その後の研究では、より複雑な分類を可能にする深層学習モデルが登場しています。例えば、2023年に発表された研究では、グラム染色された血液培養スライドにおいて、7つの異なるカテゴリの識別を行うCNNベースのプラットフォームが評価されました。
このモデルは、1,555枚のスライドデータセットにおいて全体で90％以上の分類精度を達成し、グラム陰性桿菌やスタフィロコッカス（グラム陽性球菌のクラスター）では97％を超える感度を示しました。この結果は、深層学習が多様な細菌形態を識別し、特に混合感染のような人間が識別に苦労するシナリオでも高い精度を発揮できることを示しています。さらに、このシステムはグラム染色で観察可能な酵母（カンジダなど）の識別も可能であり、血流感染症の検査において臨床的に有用であることが示されました。
これらの進歩は、AIが従来のグラム染色解析を超え、単なる「グラム陽性／陰性」の判定にとどまらず、詳細な形態学的分類まで可能であることを示唆しています。
AIを活用したグラム染色解析は、ラボのワークフローと臨床の意思決定の両方に大きな影響を与える可能性があります。大きく分けると、その応用は 微生物分類（微生物の識別および分類） と 診断支援（識別された情報を活用して臨床ケアを向上させる） の2つに分類されます。
AIの最も基本的かつ直接的な応用のひとつは、グラム染色の典型的な出力を自動化することです。例えば、「グラム陽性球菌のクラスター」や「グラム陰性桿菌」などの識別です。これまでの研究で示されているように、深層学習モデルはこれらのカテゴリーを高感度で識別する能力を持っています。
実際のラボワークフローにおいては、AIがスライドをスキャンし、例えば「多数のグラム陽性球菌のクラスターが検出されました」などとレポートを生成することで、検査結果を迅速化し、標準化することが可能になります。また、AIは人間が見逃しがちな微細な特徴も認識することができるため、例えば、「主にグラム陽性球菌が多いが、一部にグラム陰性桿菌が含まれる」といった混合感染の可能性も示唆できるようになります。
一部のAIソリューションでは、検出された微生物を画像上でハイライトし、デジタル画像の上に境界ボックスを描画する機能も提供されています。これにより、技術者が結果を即座に視覚的に確認し、必要に応じて修正を加えることができます。また、経験の浅い技術者にとっては、AIが提供する視覚的なフィードバックが学習ツールとして機能する可能性もあります。
このプロセスを自動化するために開発されている商業用AIプラットフォームには、画像分析、微生物分類、レポート生成などの機能を提供するものがあります。カーブジェン株式会社のBiTTE® iEもその一例であり、これによりラボの効率化が期待されます。
従来のグラム染色は、主にグラム陽性・陰性の分類や細菌の形態学的特徴の特定に使用されてきましたが、AIの進歩により、より細かい分類が可能になっています。例えば、以下のようなケースでAIの応用が進んでいます。
これらの分類は、グラム染色像のみでは確定診断には至らないものの、早期の治療決定や追加検査の優先順位付けにおいて極めて重要な役割を果たします。DIBaSデータセットを活用した研究では、AIが約95〜98%の精度で細菌を種または属レベルで分類できることが示されています。これは特に、外観が似ている細菌種を区別するのに有用です。例えば、AIはNeisseria gonorrhoeae（淋菌）とVeillonella（グラム陰性の嫌気性球菌）を、細かな形態的特徴を基に識別することができます。
ただし、こうした高い精度は、管理されたデータセット上で達成されたものであり、実際の臨床環境では、サンプルの質のばらつきや、非典型的な細菌形態の存在によって精度が変動する可能性があります。そのため、AIによる分類結果は、あくまでも参考情報として活用され、培養結果や分子診断と組み合わせることでより確実な診断が可能になります。
AIは単に細菌を分類するだけでなく、ラボのワークフロー全体を支援する役割も果たします。その具体例として、以下のような応用が考えられます。
AIによるグラム染色解析は、デジタルラボワークフローにシームレスに統合する ことが可能です。デジタルスライドスキャニングやカメラ搭載の顕微鏡を採用しているラボでは、AIソフトウェアがスライドを自動的に取得し、解析を実行する ことができます。その結果は、LIS（検査情報システム）に統合され、最終確認を待つ予備レポートとして生成 されます。一部の商業プラットフォームでは、病理学で使用されている自動スライドスキャナーを微生物学に転用し、AIアルゴリズムでスメア画像をバッチ処理 することが可能になっています。
ハイスループットなラボでは、この技術を活用することで、トレイにセットした複数のグラム染色スライドを自動スキャンし、AIが事前に各スライドを分類 することができます。技術者は、すべてのスライドを手作業で観察するのではなく、AIが特定した所見をレビューし、修正を加えた上で最終的な結果を承認 する形になります。これにより、人的リソースの最適化が可能になり、少ないスタッフでも多くのサンプルを処理できるようになります。
また、リモート診断の可能性を広げる こともAIの重要な利点です。例えば、地方の小規模な診療所やクリニックで採取したグラム染色スライドを、遠隔地の中央ラボでデジタル化し、AIと専門家が解析を行う ことで、専門技術者が常駐していない施設でも迅速で正確な診断が可能になります。
PoCGS® iE は、こうした診断支援を実現するためのシステムの一例です。PoCGS® iE は、グラム染色のプロセスを標準化し、技術者の経験に依存することなく一貫した品質の染色結果を提供する ことで、AI解析の精度を向上させる可能性があります。これにより、リソースが限られた環境や、微生物学の専門家が不在の医療機関においても、迅速な診断が可能になります。また、PoCGS® iE は AI解析と組み合わせることで、さらなる診断の効率化と精度向上が期待されます。
さらに、カーブジェンの CarbConnect® プラットフォームは、グラム染色解析だけでなく、その他のAI診断アプリケーション（例：BiTTE® lite や Nugent Score AI）とも統合 されており、ラボの業務効率改善に繋がります。
総じて、AIを活用したグラム染色解析の導入は、細菌の識別の一貫性と診断のスピードを向上させるだけでなく、ラボの人材不足問題にも対処できる革新的なアプローチ であるといえます。
医療分野におけるAIの利用、特にグラム染色解析におけるAIの導入 には、いくつかの倫理的な懸念が伴います。その中でも特に重要なのは、AIの学習データにおけるバイアスの問題 です。もしAIのトレーニングデータが特定の集団に偏っている場合、AIの精度は患者のグループによって異なり、公平な医療提供が損なわれるリスク があります。これは、細菌感染の地域差や、特定の病院で多く検出される病原体の種類に影響を受ける可能性があるため、注意が必要です。
また、AIによる診断の正確性と責任の所在 も重要な倫理的課題です。AIが誤った診断を下した場合、その責任はどこにあるのか？ これは、臨床検査技師や医師の判断とAIの予測をどのように組み合わせるかという問題に関わってきます。AIは診断支援ツールとして活用されるべきであり、最終的な判断は必ず人間の専門家が行うことが求められます。
さらに、微生物学者の役割がどのように変化するか も検討すべき重要なポイントです。AIが一部の作業を自動化することで、技術者の業務負担が軽減される一方で、熟練した技術者の育成機会が減少する可能性 があります。そのため、AIを活用しながらも、専門家の知識を維持し、AIが補完的な役割を果たす形で運用することが重要 と考えられます。
一方で、AIをグラム染色解析に応用するにあたり、いくつかの技術的な課題が存在します。
今後、AIによるグラム染色解析は、さらなる精度向上、リアルタイム解析の導入、遠隔診断の拡張 など、多くの進歩が期待されます。特に、スマート顕微鏡との統合やクラウドベースのAI解析 により、地域医療への貢献が進む可能性があります。
また、規制面では、AIを診断支援ツールとして正式に承認するための適切な臨床試験が必要です。今後、FDAや各国の規制当局がAI医療機器の基準を定めていくことで、AI技術がより多くの臨床現場で実用化される ことが期待されます。
AIを活用したグラム染色画像解析の導入は、伝統的な微生物学と最新のIT技術の融合 を示しています。細菌をグラム陽性またはグラム陰性に分類し、形態や種レベルの識別を行うAIツールは、「デジタル微生物学者」 として、専門家の知識を補完する役割を果たします。本書では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）からビジョントランスフォーマー（Vision Transformers, VTs）に至るまでの最新の深層学習モデルが、細菌の形態を高精度で識別し、一部の作業においては人間の専門家を上回る能力を発揮する可能性がある ことを示しました。
これらのAIシステムには、診断の迅速化、解釈の標準化、ラボの作業負担の軽減 という実用的な利点があります。特に、敗血症などの緊急性の高い症例では、迅速な診断結果が患者の予後に直接影響を与えるため、AIの導入による時間短縮の効果は大きい と考えられます。一方で、本書ではAI導入に伴う課題 にも言及しました。例えば、異なる施設間での標本品質のばらつき、AIの透明性（Explainability）、規制遵守（Regulatory Compliance）などが挙げられます。これらの課題を克服するためには、多施設データの活用、Federated Learning（分散型学習）、継続的なモデル更新 などの技術的な取り組みが求められます。
また、今後のAI技術の進化が微生物学者の役割にどのような影響を与えるか についても考察が必要です。AIによる診断支援が進むにつれ、微生物学者の業務は染色結果の読み取りから、より高度な判断や品質管理へとシフトする可能性があります。したがって、AIは微生物学者を置き換えるものではなく、むしろその能力を補強し、より戦略的な判断を支援するツールとして活用すべきです。
過去5年間で発表された多くの重要な研究（PubMed収載の論文やIEEEの学会発表など）によって、AIによるグラム染色解析は理論段階から実用化への移行が加速している ことが示されています。産業界においては、AIの導入による診断精度の向上や業務効率化が、検査機関のサービス品質向上に直結するため、AI技術がどのように現場に応用されるかという視点も非常に重要です。一方で、技術開発の視点から見ると、画像解析、機械学習、微生物学の専門知識を組み合わせることで、複雑な医療画像解析の課題を克服できることが示された 点も重要なポイントです。
結論として、AIを活用したグラム染色解析は、研究開発段階から臨床現場への実装段階へと移行しつつあります。この技術の発展により、19世紀に開発されたグラム染色法が、21世紀の最先端AI技術と融合し、新たな診断の可能性を開拓していく 可能性があります。この「伝統と革新の融合」は、診断微生物学の分野におけるAI活用の成功モデル となると考えられます。
今後のさらなる技術革新により、AIは検査室における不可欠なアシスタントとなり、見逃しのない診断を支援し、より迅速かつ正確な情報提供を実現することが期待されます。AIと微生物学者の協力により、診断の意思決定が強化され、患者の転帰が改善されるとともに、検査室の業務効率化も期待されます。グラム染色は微生物学の基本技術として長年にわたって利用されてきましたが、AIという新たなパートナーを得ることで、研究現場を含め診断の精度とスピードをさらに高めることが期待されます。これは、感染症診断の更なるデジタル化とスマート診断の未来に向けた重要な一歩となるでしょう。
免責事項： 本ホワイトペーパーの内容は、あくまで情報提供を目的としています。カーブジェン株式会社は、本書に記載された情報の使用または依存により生じたいかなる直接的または間接的な損害について責任を負いません。本書に記載された意見は著者のものであり、カーブジェン式会社の公式な立場や方針を必ずしも反映するものではありません。
