AIとがん研究 ── 子宮体がん ── 2026-11-01
子宮体がん 1 本。筆頭: 子宮体がんのリンパ管血管腔浸潤に関する MRI ラジオミクスと深層学習の研究の進展
子宮体がんの治療・治験とAI
- Research Progress of MRI-based Radiomics and Deep Learning in Lymphovascular Space Invasion of Endometrial Carcinoma抄録（全訳）
子宮体がん（EC）は、女性生殖器の悪性腫瘍のなかで頻度が高い。世界的に発生率は上がり続けており、発症年齢も若くなる傾向にある。
リンパ管血管腔浸潤（LVSI）は、子宮体がんの重要な独立した予後リスク因子である。リンパ節転移、遠隔再発、全生存の不良と密接に関連する。リスク層別化、手術範囲の選択、術後補助療法の決定で中核となる指標でもある。
しかし LVSI は顕微鏡レベルの病理変化であり、確定診断には術後の病理検体が必要である。術前に通常行う骨盤の磁気共鳴画像（MRI）を主観的に読影するだけでは、LVSI を直接検出できない。このため、術前に正確にリスクを評価するという臨床上の必要には応えられない。
MRI に基づくラジオミクスは、腫瘍画像から肉眼では見えない定量的特徴を高スループットに抽出できる。深層学習は、画像の階層的な特徴を自動で学習できる。両者を併せることで、子宮体がんの LVSI の状態を術前に非侵襲的に予測する新たな道が開ける。
本稿は、子宮体がんの LVSI 予測に関する MRI ラジオミクスと深層学習の研究の進展を系統的に概説する。本稿では、標準的なラジオミクスの手順、従来型のラジオミクスモデル、深層学習モデルを詳しく述べる。臨床情報と画像を組み合わせた予測モデルの診断性能についても述べる。
現在の研究の主な課題として、サンプルサイズの限界、施設間のドメインシフト、再現性の不足、前向き検証の欠如を整理する。今後の方向性として、臨床応用への展開、マルチオミクスの統合、説明可能な人工知能を展望する。
掲載誌の IF 相当：0.2（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-31 時点の値、2026-11-01 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）書誌：Mo W, Tang W, Huang J, Zhao R, Wu Q. Research Progress of MRI-based Radiomics and Deep Learning in Lymphovascular Space Invasion of Endometrial Carcinoma. IJBLS. 2026 Oct 30;17(1):24-30. doi:10.54097/4tgers42.確認の範囲：抄録のみ確認