AIとがん研究 ── 腎臓がん ── 2026-10-04

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腎臓がんの治療・治験とAI

• 淡明細胞型腎細胞がんで腎部分切除となる可能性の予測：ラジオミクスモデルと R.E.N.A.L. ネフロメトリースコアの比較
  Radiomic model versus R.E.N.A.L. nephrometry score for predicting the likelihood of undergoing partial nephrectomy in clear cell renal cell carcinoma.
  Frontiers in urology · 2026-09-18 · 証拠の段階: 後ろ向きの観察
  抄録（全訳）

  目的：淡明細胞型腎細胞がん（ccRCC）で腎部分切除（PN）が行われるかを予測する CT ベースのラジオミクスモデルを作成し、R.E.N.A.L. Nephrometry Score（RNS）と比較する。さらに、このモデルを R.E.N.A.L. ネフロメトリースコア（RNS）と比較する。

  方法：後ろ向き研究である。PN または根治的腎摘除を受けた ccRCC 患者 413 例を対象とした。RNS は術前 CT から算出した。ラジオミクス特徴量は、皮髄相の CT から抽出した。再現性は級内相関係数（ICC）で評価した。特徴量の選択と Rad-score の作成には LASSO 回帰を用いた。RNS の合計点と Rad-score をもとに、多変量ロジスティック回帰モデルを作った。性能は、ROC 曲線下面積（AUC）、キャリブレーション、決定曲線分析で評価した。

  結果：抽出した特徴量は 1210 個であった（general_info の項目を除いた数）。このうち 851 個は、再現性が良好〜優秀であった（ICC > 0.75）。ラジオミクスモデルでは 6 個の特徴量が選ばれた。内部検証コホートでの AUC は 0.886（95% 信頼区間 0.81〜0.91）であった。これは RNS モデルの AUC 0.793（95% 信頼区間 0.72〜0.85）を有意に上回った（DeLong 検定、P = 0.015）。ラジオミクスモデルは、キャリブレーションも良かった（Brier スコア 0.11 対 0.16）。臨床上の正味の利益も大きかった。SHAP（SHapley Additive exPlanations）解析では、腫瘍の大きさとテクスチャの不均一性が最も強い予測因子であった。

  結論：術前に PN となる可能性を予測する精度は、CT に基づくラジオミクスモデルのほうが RNS より高い。このモデルは、手術方針の決定を支え、治療計画を個別化する大きな可能性をもつ。日常診療に取り入れる前に、多施設での前向き検証が必要である。

  掲載誌の IF 相当：1.3（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-02 時点の値、2026-10-04 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Liu Fd, Yu Hl, Wang Dj, Ju Xb, Yang Yh. Radiomic model versus R.E.N.A.L. nephrometry score for predicting the likelihood of undergoing partial nephrectomy in clear cell renal cell carcinoma. Front Urol. 2026 Sep 18;6:1928982. doi:10.3389/fruro.2026.1928982. PMID: 42827468.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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