前立腺がんは男性で2番目に多いがんであり、米国では毎年ほぼ30万人が前立腺がんと診断されています。臨床医が情報に基づいて治療法をより正確に決定できるようにする、前立腺がんの大きさを推定する一貫した方法を開発するために、マサチューセッツ州ジェネラル・ブリガムの研究者らが取り組んでいます。 700 人を超える前立腺がん患者の MRI スキャンに基づいて AI モデルをトレーニングし、検証しました。このモデルは、放射線学的に最も悪性度の高い前立腺病変の 85% の境界を特定し、境界を定めることができました。 AI モデルによって推定されるように、体積が大きい腫瘍は、通常このリスクを推定するために使用される他の要因とは関係なく、治療失敗および転移のより高いリスクと関連していました。さらに、放射線療法を受けた患者の場合、腫瘍体積は転移の予測において従来のリスク階層化よりも優れた結果を示しました。研究者らは、このツールを臨床医が腫瘍の悪性度を理解し、より個別化された治療計画を知らせ、放射線治療を導くのに利用できると考えている。この研究は雑誌Radiologyに掲載されました。
Alで決定される腫瘍体積は、患者のがんの悪性度を理解し、最適な治療法を推奨する能力を向上させることで、前立腺がん患者の精密医療を前進させる可能性を秘めています。」
デビッド・D・ヤン医学博士、ブリガム・アンド・ウィメンズ病院放射線腫瘍科の筆頭著者、マサチューセッツ・ジェネラル・ブリガム医療システムの創設メンバー
MRI は臨床医の前立腺がんの診断能力を向上させ、診断と治療の日常的な部分となっています。人間の臨床医は MRI 画像に基づいて腫瘍のサイズを推定できますが、これらの推定はいくぶん主観的なものであり、人によって異なる場合があります。
腫瘍サイズを推定するより一貫した方法を開発するために、研究者らは、単一センターで治療を受けている 732 人の患者の前立腺がん腫瘍の MRI 画像に基づいて AI モデルをトレーニングしました。次に、AI モデルのサイズ推定値が診断後 5 ～ 10 年間の治療の成功と関連しているかどうかを調査しました。
彼らは、AI モデルが患者コホート内で PI-RADS (前立腺画像報告およびデータ システム) 5 スコアを持つ前立腺腫瘍の約 85% を特定し、測定できることを示しました。このスコアは、臨床的に重大な前立腺がんのリスクが非常に高いことを示しています。モデルのサイズ推定値は、予後マーカーとしての可能性も示しました。外科的治療を受けた患者の場合、腫瘍が大きいほど、血中前立腺特異抗原 (PSA) レベルで測定される前立腺がんの再発または転移のリスクが高いことと関連していました。または放射線療法を併用します。
AI 測定自体は、患者の転帰に関して追加の情報を提供します。患者にとって、これは治癒の可能性がどれくらいであるか、そして将来的に癌が再発または転移する可能性について実際に何かを伝えることができます。」
Martin King、MD、PhD、ブリガム大学放射線腫瘍科主任著者
AI モデルは、臨床医や患者ががんの悪性度を理解するのに役立つだけでなく、より標的を絞った治療のために腫瘍の焦点領域を正確に特定することで、放射線腫瘍医を導くのにも役立つ可能性があります。また、現在使用されている前立腺がんの進行度を予測する方法（通常、結果が出るまでに 2 週間以上かかる）と比較して、はるかに迅速な検査でもあります。 AI 情報に基づいた検査により、患者はより早く治療を開始できる可能性があります。
がん研究は、ブリガムミサ将軍が患者に提供するケアの基礎的な柱です。研究と、イノベーション、教育、地域社会との関わりにおけるシステムの強みを活用することで、ブリガム・キャンサー大将は、健康の公平性をその支援の中心に据え、すべての人に統合されたがん治療を提供することができます。そのビジョンは、がん治療に対して研究に基づいた包括的で統合されたアプローチを提供し、予防と早期発見から治療と生存に至るまでの治療過程全体を患者がナビゲートできるよう支援することです。
今後を見据えて、研究者らは、より大規模な複数の機関のデータセットを使用してモデルをテストすることを計画しています。
「私たちは、このアプローチがすべての患者に一般化できることを確認するために、他の施設やさまざまな疾患特性を持つ患者コホートを使用して、私たちの発見を検証したいと考えています」とヤン氏は述べた。
ソース：
参考雑誌:
ヤン、DD、 他。 (2024) マルチパラメトリック MRI からの AI 由来の腫瘍体積と限局性前立腺がんの転帰。 放射線科。 doi.org/10.1148/radiol.240041。
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#モデルは臨床医が前立腺腫瘍の悪性度を理解するのに役立つ可能性がある
2024-10-29 17:17:00