AIとがん研究 ── 膀胱がん ── 2026-10-25

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膀胱がんの治療・治験とAI

• 筋層浸潤性膀胱がんの無増悪生存期間を予測する、解釈可能な造影 CT ベースのクロスアテンション・トランスフォーマーモデル：多施設研究
  An interpretable contrast-enhanced CT-based cross-attention transformer model for predicting progression-free survival in muscle-invasive bladder cancer: a multicenter study
  Abdominal Radiology · 2026-10-22 · 証拠の段階: 後ろ向きの観察（多施設）
  抄録（全訳）

  筋層浸潤性膀胱がん（MIBC）の患者は、根治的膀胱全摘除術（RC）を受けても、通常は予後が悪い。この問題に対処するため、術前のコンピュータ断層撮影（CT）画像を用いる深層学習（DL）モデルを作り、評価した。術前の CT 画像を用いる深層学習（DL）モデルで、筋層浸潤性膀胱がん（MIBC）患者を術後の病勢進行リスクで層別化する。4 施設のいずれかで RC を受けた MIBC 患者のデータを後ろ向きに解析した。4 施設で根治的膀胱全摘除術を受けた MIBC 患者のデータを後ろ向きに解析し、訓練コホートと検証コホートに割り付けた。術前の CT 画像から術後の進行リスクを予測する、2 チャネルの情報融合 DL モデルを開発した。次に、臨床的特徴と DL スコアを組み合わせ、DL ベースの臨床シグネチャーを作った。DL モデルの予測能は、一致指数（C-index）と曲線下面積（AUC）で評価した。予測能は一致指数（C-index）と AUC で評価し、DL ベースの臨床シグネチャー、臨床モデル、Ki67 モデルと比較した。MIBC 患者 427 人の後ろ向きコホートで、DL スコアは検証コホートでの病勢進行を良好に予測した（C-index 0.774、AUC 0.785）。検証コホートでの予測性能は、比較モデルよりおおむね高かった。最適な閾値で、患者を高リスク群と低リスク群の二つに分けた。両群では進行の累積発生率に差がみられた。病勢進行の累積発生率は高リスク群と低リスク群で異なり、モデルが進行リスクで患者を層別化できることを支持した。術前の CT 画像を DL の枠組みで用いることで、MIBC 患者の無増悪生存期間（PFS）を予測してリスクで層別化でき、術後の個別化したサーベイランスにも価値がありうる。術後の経過観察を個別化するうえで役立つ可能性がある。

  掲載誌の IF 相当：2.6（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-21 時点の値、2026-10-22 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Liu Y, Xu Z, Xia J, Guo L, Hou W, Qu B, et al. An interpretable contrast-enhanced CT-based cross-attention transformer model for predicting progression-free survival in muscle-invasive bladder cancer: a multicenter study. Abdom Radiol. 2026 Oct 22 [Epub ahead of print]. doi:10.1007/s00261-026-05837-y.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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