AIとがん研究 ── 肝臓がん ── 2026-10-15
肝臓がんの治療・治験とAI
- Magnetic resonance imaging-based radiomics for predicting P53-mutated hepatocellular carcinoma: intratumoral and peritumoral analysis.抄録（全訳）
背景：肝細胞がん（HCC）は、世界でがんによる死亡の主な原因の一つである。TP53 変異は、腫瘍の進行を駆動する幹（トランク）変異である。しかし、TP53 変異の有無は現在、侵襲的な肝生検でしか判定できない。本研究では、磁気共鳴画像（MRI）の複数の領域から得たラジオミクス特徴量で P53 変異 HCC を予測する。これにより、この浸潤性サブタイプを同定する非侵襲的な手段を提供する。
方法：後ろ向き研究で、術前に MRI を受けた患者 320 例のデータを解析した。患者は訓練コホート（TC、n=224）と検証コホート（VC、n=96）に分けた。臨床的な危険因子はステップワイズ回帰で特定し、予測モデルの構築に使った。6 種類の MRI シーケンスで、3 種類の機械学習分類器を評価した。対象領域は、腫瘍全体、IntraPeri_9mm、IntraPeri_11mm、IntraPeri_13mm の 4 つである。4 つの領域から最良の IntraPeri 融合モデルを選ぶために、least absolute shrinkage and selection operator（LASSO）法を用いた。選んだモデルでラジオミクスモデルを構築した。P53 変異 HCC の予測ノモグラムは、これらの臨床的予測因子と識別能のあるラジオミクス特徴量を統合して作成した。ノモグラムの性能は、受信者操作特性解析、較正曲線、決定曲線で評価した。 対象は 320 例（男性 259 例、女性 61 例、平均年齢 58.25±11.51 歳）だった。このうち 183 例が P53 変異 HCC、137 例が非 P53 変異 HCC だった。P53 変異 HCC の独立した予測因子として、最大腫瘍径、Edmondson-Steiner 分類、辺縁動脈相濃染の 3 つが同定された。最大腫瘍径（LTD）、Edmondson-Steiner 分類、動脈相での辺縁性高増強（rim arterial phase hyperenhancement）である。最適な MRI シーケンスは、T1 強調画像の動脈相（T1WI-AP）だった。このシーケンスの IntraPeri_11mm 領域から得たラジオミクス特徴量で、ExtraTrees 分類器を作った。この分類器の予測精度は高かった（曲線下面積（AUC）：TC 0.805、VC 0.660）。臨床特徴量とラジオミクス特徴量を統合した予測ノモグラムは、TC と VC のいずれでも優れた性能を示した。TC では AUC 0.815（95% 信頼区間（CI）0.758〜0.872）、VC では AUC 0.802（95% CI 0.713〜0.890）だった。決定曲線分析でも、臨床上の有用性が確かめられた。 臨床モデルと IntraPeri_11mm のラジオミクスを組み合わせたノモグラムは、HCC の術前 P53 変異状態を予測する有効な指標となり得る。
掲載誌の IF 相当：1.4（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-13 時点の値、2026-10-15 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）書誌：Weng J, Yao D, Zeng Q, He Y, Yang C, Yang B. Magnetic resonance imaging-based radiomics for predicting P53-mutated hepatocellular carcinoma: intratumoral and peritumoral analysis. Transl Cancer Res. 2026 Sep;15(9):709-9. doi:10.21037/tcr-2026-1579.確認の範囲：抄録のみ確認