AIとがん研究 ── 胃がん ── 2026-10-07

胃がん術後の異時性肝転移を予測するモデルRCSAの論文の図。課題は、根治的とみられる手術の数か月後に肝転移で再発する患者がいて、標準の病期分類では事前に分かりにくいこと。RCSAは術前CTのラジオミクス、H&E標本のパソミクス、臨床的特徴を統合する。一施設で学習し、内部・外部・公開データと前向き試験の群で検証した。AUCは0.862〜0.909で、低リスクの腫瘍は免疫環境が活発だった。 — イメージアブストラクト ── 記事の全体像を 1 枚に（画像を押すと拡大）

胃がん 1 本。筆頭: 胃がん術後の異時性肝転移を予測するマルチモーダル・ラジオパソミクスモデル

対象誌と選び方は索引の頁に

胃がんの治療・治験とAI

胃がん術後の異時性肝転移を予測するマルチモーダル・ラジオパソミクスモデル
Multimodal radiopathomics model predicts postoperative metachronous liver metastasis in gastric cancer.
Nature communications · 2026-09-04 · 証拠の段階: 後ろ向きの観察研究（前向き試験コホートを含む多コホートでの検証）
抄録（全訳）
局所進行胃がんでは、根治的とみられる手術の数か月後に、肝転移で再発する患者が少なくない。標準的な腫瘍の病期分類では、誰にそのリスクがあるかを前もってほとんど知ることができない。著者らは、解釈可能なモデル Radiopathomics-Clinical Stratification Assessment（RCSA）を開発した。RCSA は、互いに補い合う三つの情報源を統合する。統合する情報は、術前コンピュータ断層撮影（CT）のラジオミクス特徴量、通常のヘマトキシリン・エオジン染色標本のパソミクス特徴量、従来の臨床的特徴の三つである。RCSA は 1 施設の患者で学習させ、それとは別の集団で検証した。検証に用いたのは、内部・外部・公開データの各群と、前向き試験の群（NCT02555358）である。いずれでも高リスクと低リスクの患者を一貫して分けられ、曲線下面積（AUC）は 0.862〜0.909 だった。RCSA が低リスクと判定した腫瘍では、免疫環境が目立って活発だった。このことは、免疫療法の上乗せによる利益を最も得やすいのが、これらの患者であることを示唆する。したがって RCSA を使えば、病院にある既存のデータを、術後の経過観察と治療の個別の指針に生かせる。
掲載誌の IF 相当：18.1（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-06 時点の値、2026-10-07 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
書誌：Ding P, Yang J, Guo H, Chen S, Liu Y, Han X, et al. Multimodal radiopathomics model predicts postoperative metachronous liver metastasis in gastric cancer. Nat Commun. 2026 Sep 4;17(1):10518. doi:10.1038/s41467-026-76382-x.
確認の範囲：抄録のみ確認

← この号の目次へ