AIとがん研究 ── 肝臓がん ── 2026-10-12
肝臓がんの治療・治験とAI
- CT radiomics and topology-based intratumoral heterogeneity for preoperative prediction of nuclear β-catenin expression in hepatocellular carcinoma.抄録（全訳）
背景：肝細胞がん（HCC）で核内に β-カテニンが蓄積しているのは、Wnt/β-カテニン経路が活性化していることを示す。ただし、この免疫組織化学的な表現型を、術前に非侵襲的に予測する方法はまだ十分には確立していない。
目的：HCC の核内 β-カテニン発現を術前に予測するモデルを作り、外部検証する。モデルには、CT ラジオミクスと、トポロジーに基づく腫瘍内不均一性（ITH）を用いる。
方法：多施設の後ろ向き研究で、病理組織学的に HCC と確定した患者 1029 例を対象とした。参加した 2 施設の患者を開発コホートとした。開発コホートは学習セットと内部検証セットに分けた。学習セットは n=620（核内 β-カテニン陽性 293 例）、内部検証セットは n=267（同陽性 126 例）である。独立した 3 施設目の患者を外部検証コホートとした（n=142、核内 β-カテニン陽性 43 例）。全腫瘍の門脈相 CT ラジオミクス特徴量とトポロジーに基づく ITH 特徴量は、監査済みの画像・マスクのコホートから抽出した。門脈相 CT で腫瘍全体を対象に、ラジオミクス特徴とトポロジーに基づく ITH 特徴を求めた。モデルの識別能、較正、臨床的有用性を評価した。指標には、曲線下面積（AUC）、ブートストラップ法による 95% 信頼区間、較正の要約、Brier スコア、決定曲線分析を用いた。
結果：外部検証での AUC は次のとおりであった。臨床モデル 0.677、ラジオミクスモデル 0.862、ITH モデル 0.857、コア ITH モデル 0.831、ラジオミクス-ITH モデル 0.863、スタッキングモデル 0.886。ラジオミクス単独と比べると、スタッキングの ΔAUC は数値上 0.024 であった（95% 信頼区間 −0.010〜0.060、P = 0.180）。
結論：CT ラジオミクス特徴とトポロジーに基づく ITH 特徴は、外部検証でも HCC の核内 β-カテニン発現を予測する力を示した。外部検証での AUC はスタッキングモデルが最も高かった。ただし、ラジオミクス単独に対する上乗せは統計的に有意ではなかった。これらの CT に基づく手法は、前向きに検証されれば、治療前の生物学的な層別化において、組織による評価を補完しうる。そうなれば、治療前に生物学的な特徴で患者を層別化するのに役立ちうる。
掲載誌の IF 相当：2.5（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-11 時点の値、2026-10-12 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）書誌：Tan Y, Xu S, Liu X, Liao W, Zhu R, Shen M, et al. CT radiomics and topology-based intratumoral heterogeneity for preoperative prediction of nuclear β-catenin expression in hepatocellular carcinoma. Abdom Radiol. 2026 Oct 10 [Epub ahead of print]. doi:10.1007/s00261-026-05788-4.確認の範囲：抄録のみ確認