AIとがん研究（トップジャーナル） ── 肺がん ── 2026-09-30

肺がん 3 本。筆頭: NSCLCにおける説明可能AI支援ツールの臨床使用性と多モーダルモデルの評価

インパクトファクター 10 以上の医学誌・腫瘍学誌・総合誌（26 誌）のホームページから、がんと AI に関わる新しい論文を集め、Jev（言葉の判断をする AI）が「原著研究か」「AI が中心か」「6 つのテーマのどれか」「治療・治験に関わるか」を判定して選んだ一覧です。紹介文は各論文の抄録だけから書いています。効果や安全性を断定するものではありません。

肺がんの治療・治験とAI

NSCLCにおける説明可能AI支援ツールの臨床使用性と多モーダルモデルの評価
Clinical usability of an explainable AI decision support tool and evaluation of multimodal models in NSCLC.
Nature medicine · 2026-09-13 · 証拠の段階: 国際的な実臨床データを用いた観察研究と使用性評価（前向き検証は進行中）
非小細胞肺癌2396例を登録した国際実臨床研究I3LUNGで、臨床・血液、CT、デジタル病理、ゲノムを統合したモデルを評価した。血液・臨床のみのモデルはテストセットでAUC最大0.77、外部検証では0.55〜0.72に低下した。説明可能AIツール使用時に医師の予測が改善し、前向き検証が進行中である。
NSCLCにおけるEGFR変異状態を予測するマルチタスク深層学習モデル
Multi-task deep learning model for predicting EGFR mutation status in NSCLC.
NPJ digital medicine · 2026-07-20 · 証拠の段階: 画像を用いた予測モデルの開発・検証研究（観察的）
CT画像からEGFR変異状態を予測するマルチタスク深層学習モデル（MTDL）を開発し、予測性能を報告した。MTDLスコアはEGFR標的治療を受けた患者の生存、遺伝子発現パターン、腫瘍微小環境と関連していた。提示された抄録に具体的な性能指標の数値はない。
肺腺癌脳転移におけるEGFR変異状態の放射線ゲノミクスモデル：多施設研究
Radiogenomic modeling of EGFR mutation status in brain metastases from lung adenocarcinoma: a multicenter study with biological interpretability.
NPJ digital medicine · 2026-07-06 · 証拠の段階: 多施設の観察研究によるモデル開発・検証（病理確認例での検証を含む）
3施設421例1303病変のMRI放射線特徴からEGFR変異状態を4課題で分類するモデルを開発し、内部コホートでAUC最大0.95、病理確認94病変で正確度83.0%を示した。形状特徴sphericityが重要で、38検体の転写解析でRNF125およびSLC37A2と負の相関がみられた。

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選び方: ①誌の RSS から集める ②論説・訂正、がん／AI の語が無いものを機械で落とす ③Jev が 4 点を判定（原著研究 0.6 以上・AI 0.6 以上・6 テーマのどれか・疾患のテーマは治療／治験 0.5 以上）。腺様嚢胞癌は希少がんで AI の論文がほとんど無いため、AI を条件にしていません。Jev が判定できないものは載せません。