AIとがん研究 ── 膵がん ── 2026-10-12
膵がん 1 本。筆頭: 超解像 MRI による腫瘍間質比の表現型分類と膵管腺がんの予後・治療の層別化
膵がんの治療・治験とAI
- Super-Resolution MRI-Derived Tumor-Stroma Ratio Phenotyping for Prognostic and Therapeutic Stratification in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma.抄録（全訳）
膵管腺がん（PDAC）は間質の不均一性が大きく、これが腫瘍の進行、再発リスク、治療への反応に影響する。しかし現在、間質の表現型は術後の病理組織検査で評価されている。本研究では、超解像 MRI（srMRI）に基づくラジオミクスモデルを作った。PDAC の腫瘍間質比（TSR）を非侵襲的に分類するためである。737例の多施設コホートを用いて、srMRI 由来の TSR-radscore を構築した。このスコアは、病理学的な TSR を高い精度で予測した（AUC は学習コホートで0.870、外部検証コホートで0.791）。TSR-radscore は、単独で無再発生存期間（RFS）を層別化できた。臨床病理学的変数と組み合わせると、独立した手術コホートで早期再発の予測が向上した。局所進行 PDAC のコホートでは、srMRI 由来の TSR が、治療成績の違いと関連していた。TSR が高い腫瘍（H-TSR）は、全身療法で生存が良好であった。免疫チェックポイント阻害薬を含む併用療法後の成績とも関連していた。トランスクリプトーム解析では、TSR が低い腫瘍（L-TSR）で、細胞外マトリックスのリモデリングと TGF-β 関連のシグナル経路が濃縮していた。単一細胞解析では、TSR の表現型ごとに、がん関連線維芽細胞と T 細胞の状態が異なっていた。画像から得た TSR のパターンは、背景にある間質および免疫微小環境のプログラムと結びついていた。以上から、srMRI 由来の TSR 表現型分類は、PDAC の間質を評価する非侵襲的なバイオマーカーとなる。生物学的な解釈も可能なバイオマーカーである。再発リスクの層別化と治療前の臨床評価の向上につながる。
掲載誌の IF 相当：10.8（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：Wang X, Xie Z, Li H, Tang Q, Zhou J, Huang J, et al. Super‐Resolution MRI–Derived Tumor‐Stroma Ratio Phenotyping for Prognostic and Therapeutic Stratification in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma. MedComm (2020). 2026 Oct 9;7(10):e71039. doi:10.1002/mco2.71039; PMCID: PMC13650606.確認の範囲：全文を確認