AIとがん研究 ── 胃がん ── 2026-10-22

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胃がんの治療・治験とAI

• 本データセットは、研究「多コホート機械学習と実験的検証により、胃がんの細胞外マトリックスリモデリング関連バイオマーカーとしてTHY1を特定した」の裏付けデータと解析資料である
  Supporting data for “Multi-cohort machine learning and experimental validation identify THY1 as an extracellular matrix remodeling-associated biomarker in gastric cancer”
  Figshare · 2026-10-20 · 証拠の段階: 前臨床（公共データセット解析＋実験的検証のデータ公開）
  抄録（全訳）

  本データセットは、「多コホート機械学習と実験的検証により胃がんの細胞外マトリックスリモデリング関連バイオマーカーとしてTHY1を特定した」と題する研究の補足データと解析素材である。公開物は次の4点である。(1) 図7・図8の実験解析の基になった数値データ、(2) 補足表S1〜S7、(3) トリミング前のウエスタンブロット画像、(4) 公共データセットの前処理、機械学習解析、統計解析、可視化に使った解析コード。研究で解析した公共トランスクリプトームデータセットはGEO、TCGA-STAD、TISCH2から取得した。GEOデータセットのGSE118916、GSE54129、GSE63089、GSE65801は訓練／発見コホートに用いた。GSE146996、GSE51575、GSE66229は外部検証に用いた。TCGA-STADは生存および臨床病理学的解析に、GSE134520とGSE167297は単細胞トランスクリプトームでの位置づけに使った。

  掲載誌の IF：不明（照合できず）
  書誌：[No authors listed]. Supporting data for “Multi-cohort machine learning and experimental validation identify THY1 as an extracellular matrix remodeling-associated biomarker in gastric cancer”. Figshare. [Epub ahead of print]. doi:10.6084/m9.figshare.34715742.
  確認の範囲：抄録のみ確認
• MO40-5 PREDICT-GC/ShortOS：進行胃がんで極めて短い全生存期間を予測する機械学習・回帰モデル
  MO40-5 PREDICT-GC/ShortOS: machine learning and regression models for predicting very short survival in advanced gastric cancer
  Annals of Oncology · · 証拠の段階: 後ろ向きの観察（予測モデル開発）
  抄録（全訳）

  マハーラート・ナコーンラーチャシーマー病院では、進行胃がん（AGC）患者の全生存期間（OS）は非常に短く、通常わずか2〜3か月である。急速な体力低下で治療を中断する患者も多い。OSが90日未満になるリスク患者を早く特定できれば、タイムリーな介入と患者に合わせた治療戦略につながる。

  掲載誌の IF 相当：1.7（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-20 時点の値、2026-10-21 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Thanestada J, Sihaban K. MO40-5 PREDICT-GC/ShortOS: machine learning and regression models for predicting very short survival in advanced gastric cancer. Annals of Oncology. 2026 Nov;37:S307. doi:10.1016/j.annonc.2026.07.186.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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