評価された11,060人の患者のうち10パーセントに転移性疾患があった
マドリード、11月12日（ヨーロッパプレス） –
アストラゼネカとの第一三共アライアンスが推進し、IQVIAが開発した新しい研究は、人工知能（AI）の一分野である自然言語処理（NLP）に基づいて、スペインにおける転移性乳がん治療について「より完全な」理解を提供することに成功した。
このツールにより、病理学的解剖学的情報を抽出し、活動、治療、時間を考慮した治療プロセスの完全な詳細を含む、有病率、腫瘍サブタイプ、併存疾患、進行時間などのデータを分析することが可能になりました。
CamON研究は、評価された11,060人の患者のうち、10.5パーセント（1,166人）が転移性疾患を有しており、症例の99.3パーセントが女性で、診断時の平均年齢は61.6歳であることを示した。
全体のうち、ほぼ半数（47.6％）に新規転移があり、52.4％は乳がんの最初の診断後に最終的に転移を発症し、進行までの平均期間は2.7年でした。
研究者らは腫瘍のサブタイプを分析した結果、29.6%がHER2陰性/ホルモン受容体陽性、27.5%がHER2-low、15.6%がHER2+、4.3%がトリプルネガティブであることを明らかにした。 64.6 パーセントが ER 陽性、56.2 パーセントが PR 陽性でした。
同様に、患者の 22.9 パーセントが、臨床上の意思決定にとって「重要な情報」である腫瘍のサブタイプに関する情報を持っていないことが観察されていますが、研究者らは、この数字が使用されている自然言語処理手法の限界による可能性があることを認識しています。
「この研究は、転移性乳がんの管理を最適化する個別化された治療戦略を実施するための基礎として、腫瘍のサブタイプを正しく特定することの重要性を強調している」と研究の筆頭著者であるルイス・マンソ博士は述べた。
マドリードの10月12日大学病院の腫瘍内科医は、これらのデータがスペインにおける乳がんの「現実的で最新のビジョン」を提供し、この疾患に対する集学的アプローチにおいて「将来の治療戦略と改善を推進する一連の研究を導く貴重な情報」を提供すると考えた。
同様に、HER2-low サブタイプの過小評価は、方法論的な限界と研究期間中の臨床実践への漸進的な組み込みの両方を反映していることが指摘されています。
転移が最も多い場所
最も頻繁に転移する場所は骨で、症例の 51.2% があり、次に肝臓 (35.2%)、呼吸器系 (33.9%) が続きます。
一方、最も一般的な併存疾患は高血圧 (40%)、脂質異常症 (32.3%)、糖尿病 (17.4%) であり、これらの患者に対する学際的なアプローチの必要性が示されています。
データはまた、診断から治療開始までの平均期間が 35.4 日であったのに対し、術前補助療法がなかった場合、手術までの期間は 43.8 日であったことも明らかにしました。手術のほとんどは保存的手術 (54.7%) であり、27.1% は根治的手術でした。
これらの発見はすべて、診断の最適化、治療の個別化、臨床試験の対象となる患者の特定、併存疾患や転移の位置に基づく治療戦略の計画を行うための「重要な情報」を提供します。
スペイン臨床腫瘍学会全国会議（SEOM2025）で発表されたこの研究は、参加病院に「直接的な影響」をもたらす証拠も生成し、各病院に関する動的な情報を提供するツールの統合を可能にし、手動によるデータ入力を回避し、臨床医が記録された情報を最大限に活用できるようにした。
これは、2016年から2023年の間にスペインの8つの病院で治療を受けた数千人の乳がん患者の電子医療記録を対象とした遡及的観察研究である。バレンシアのラ・フェ病院。バルセロナのデュラン・イ・レイナルズ病院とベルビッジ大学病院。パルマ・デ・マヨルカのソン・エスパス病院。アリカンテのビナロポ病院。そしてポンテベドラのリベラ・ポヴィサ。
「CamON は、実際のデータに基づくイノベーションと、産業界、病院、IQVIA などの高度な分析の専門家の協力に基づく当社の取り組みを反映しています。当社は医療行為を改善し、転移性乳がんのより個別化されたケアに向けて臨床情報を有用な知識に変換しています。」と第一三共スペイン社の腫瘍科担当副社長、アナ ズベルディア氏は述べています。
一方、IQVIA スペインのヘルスケアディレクターであるカルレス・イラ氏は、CamON プロジェクトで適用されているような実世界のデータに基づく方法論を使用することで、通常の臨床診療で何が起こっているかを「より代表的なビジョン」を生み出すことができると説明した。
「自然言語処理の応用のおかげで、非常に大量の電子医療記録を分析することが可能です。このアプローチにより、転移性乳がん治療をより完全に理解できるようになり、臨床および健康管理の意思決定をサポートするツールとしての人工知能の価値が強化されます」と同氏は結論づけた。
#AIベースの研究によりスペインにおける転移性乳がん治療についてより完全な理解が得られる