AIが体組成と肺がんの転帰との関連性を明らかに

2024年6月3日 – マサチューセッツ総合病院ブリガム病院の研究者らが開発したAIツールは、免疫療法の過程での筋肉量と脂肪の質の変化が進行性非小細胞肺がん（NSCLC）患者の転帰不良と関連していることを明らかにした。最近の研究で、 JAMAオンコロジー 勉強。

アメリカ癌協会 示す 肺がんは米国では男女ともに2番目に多いがんで、毎年のがんによる死亡者の約5分の1を占めています。

免疫療法のような治療法は癌の治療成績を改善する鍵となるが、これらの治療法の成功は患者の反応に大きく左右される。 研究スポットライト マサチューセッツ総合病院ブリガム支部が発表した論文の中で、研究チームは、治療への反応と結果を予測する臨床意思決定支援ツールがこのギャップを埋めることができると強調した。

このようなツールを構築するために、研究者たちは AIと医療画像 体組成と肺がんの治療結果の関係を評価する。

「これまでの研究では、BMI（ボディマス指数）と肺がんの転帰および免疫療法薬の副作用が関連づけられていました。しかし、BMIはさまざまな体の組織やがん治療との相互作用についての詳細を捉えることができない限定的な指標です」と、マサチューセッツ総合病院ブリガム病院の医療における人工知能（AIM）プログラムの研究者であり、ハーバード放射線腫瘍学プログラムの上級研修医でもある筆頭著者のタファズワ・チャウンズワ医師と、AIMプログラムのディレクターでありハーバード大学准教授でもある筆頭著者のヒューゴ・アーツ博士は説明した。

さらに研究者らは、医療画像に基づく体組成分析が研究されているものの、NSCLCに関してはそのような研究は限られていると指摘した。

研究者らは、コンピューター断層撮影（CT）スキャンを分析して患者の骨格筋（SM）、皮下脂肪組織（SAT）、内臓脂肪組織をセグメント化するディープラーニングプラットフォームの開発から始めた。

このモデルは、ダナファーバー・ブリガムがんセンター（DFBCC）で免疫療法単独または化学療法との併用を受けた患者の混合コホート、ならびに第1/2相試験1108および第3相MYSTIC試験の化学療法群の患者に適用されました。

結果は、ベースラインの体組成測定値と最初のフォローアップスキャンで確認された変化を使用して評価され、体組成、全生存率 (OS)、無増悪生存率 (PFS) の関連性はハザード比によって把握されました。

解析対象となった1,791人の患者のうち、27.2%がDFBCCで化学免疫療法を受け、46.1%がDFBCCでICI単独療法を受け、12.4%が試験1108でデュルバルマブ単独療法を受け、14.3%がMYSTICで化学療法を受けました。

調査結果から、SM 質量の減少はグループ全体で転帰の悪化と関連していることが明らかになりましたが、この関連は男性で最も顕著でした。SAT 密度の 5% 以上の増加は、コホート全体で OS の悪化と、DFBCC グループでの PFS の悪化と関連していました。ただし、この関連は主に女性患者で観察されました。

「私たちの研究結果は、この分析フレームワークが、大まかなBMI測定と比較して、NSCLCにおける体組成と免疫療法への反応の関係についてより微妙な理解を提供する可能性を示しています。これは、患者の選択、治療、モニタリングに重要な臨床的意味を持つ可能性があります」とChaunzwa氏とAerts氏は述べました。

研究チームは、この分野の研究を加速し、精密腫瘍学の取り組みを改善することを期待して、ソフトウェアをオープンソースの AI ツールとして提供しています。

この研究は、高度な予測ツールががん治療をどのように強化できるかを探る最新の研究です。

先月、テキサス大学（UT）サウスウェスタン医療センターの研究チームが 詳細 計算ツールが乳がんの免疫療法への反応を予測し、治療を改善するのにどのように役立つか。

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