AIとがん研究 ── 胃がん ── 2026-11-05
胃がんの治療・治験とAI
- Multimodal prediction of neoadjuvant chemotherapy response in locally advanced gastric cancer: a multicenter cohort study抄録（全訳）
術前化学療法（NAC）は、局所進行胃がん（LAGC）の標準治療である。しかし、効果は患者によって大きく異なる。既存の予測モデルは、体組成のような宿主側の因子を見落としがちである。この研究の目的は、NAC の効果を予測するマルチモーダルモデルを開発し、検証することである。モデルには、臨床所見、腫瘍のラジオミクス、体組成の特徴を統合する。
解析した LAGC 患者は計 1,568 人である。内訳は次のとおりである。6 施設の 1,150 人をモデルの開発と検証に使った。ほかに、実臨床の追加コホート 352 人と、2 件の前向き試験（ChiCTR2000030414 と NCT03718624）の 66 人を含む。ラジオミクス特徴は、治療前の CT 画像から抽出した。抽出の対象は、腫瘍と、第 3 腰椎（L3）の高さでみた体組成である。特徴の選択には、統計的検定と LASSO 回帰を使った。臨床特徴とラジオミクス特徴を統合し、マルチモーダルのアンサンブルモデル（NeoGEM）を作った。
NeoGEM は、学習コホートで高い性能を示した（AUC = 0.888、正解率 = 0.809）。識別能は、内部コホート（AUC = 0.870〜0.875）、外部コホート（AUC = 0.859〜0.877）、前向きコホート（AUC = 0.864〜0.867）のいずれでも同程度だった。化学療法のレジメン別、治療サイクル数別のサブグループでも、予測性能は安定していた。実臨床の追加コホートでは、治療効果を病理ではなく画像で判定した。このコホートでも、NeoGEM は良好な識別能を保った（AUC = 0.840）。この結果は、より幅広い臨床の場で使える可能性を支持する。NeoGEM の AUC は、検討したどの検証コホートでも、臨床モデル、腫瘍のみのモデル、体組成のみのモデルを上回った。
NeoGEM スコアによる層別化は、5 年全生存率（OS）と無病生存率（DFS）に関連していた。低スコア群と高スコア群を比べると、5 年 OS は 35.5% 対 62.4%、DFS は 21.5% 対 50.8% だった（P < 0.001）。探索的にトランスクリプトーム解析も行った。その結果、NeoGEM スコアが高い患者の腫瘍では、免疫関連の経路が濃縮していることが示唆された。CD4+、CD8+、FCGR3A+ 細胞の浸潤が多いことも示唆された。
NeoGEM は、後ろ向き、外部、小規模な前向きの検証のいずれでも、一貫して良好な識別能を示した。NeoGEM は、LAGC 患者を治療効果で層別化するのに役立つ可能性がある。体組成のラジオミクスを組み込むことで、予測性能が向上する可能性がある。宿主に関わる生物学的な背景情報も加えられる可能性がある。
掲載誌の IF 相当：7.9（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-11-03 時点の値、2026-11-05 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）書誌：Ding P, Guo H, Yang J, Chen S, Ma S, Yang S, et al. Multimodal prediction of neoadjuvant chemotherapy response in locally advanced gastric cancer: a multicenter cohort study. BMC Med. 2026 Nov 2 [Epub ahead of print]. doi:10.1186/s12916-026-05123-0.確認の範囲：抄録のみ確認