AIとがん研究 ── 肝臓がん ── 2026-11-07
肝臓がんの治療・治験とAI
- Decoding tumor heterogeneity using MRI for predicting response to immune checkpoint inhibitors in hepatocellular carcinoma: a multicenter study.抄録（全訳）
目的：肝細胞がん（HCC）では、腫瘍の不均一性のため、免疫チェックポイント阻害薬（ICI）への奏効を正確に予測しにくい。そこで著者らは、日常診療で撮る同位相（IP）と逆位相（OP）のMRI画像を用いて、ハビタットモデルを作った。IPとOPの画像からは、構造と脂質についての情報が得られ、両者は互いを補い合う。このモデルで、HCCのICI治療への奏効を予測することを目指した。
方法：6施設と公開データベースから、HCC患者883例を対象とした。5施設のデータで、部分奏効（PR）を予測するモデルを作った。モデルは、ハビタット、ラジオミクス、腫瘍周囲、臨床、統合の5種類である。予測スコアによる生存の差は、Kaplan-Meier法で評価した。ハビタットモデルの解釈可能性は、Shapley加法説明（SHAP）で評価した。あわせて、公開データベースと外部の1施設で、マルチオミクス解析と病理学的解析も行った。これらの解析には、公開データベースと外部の1施設のデータを用いた。
結果：単独のモデルのなかでは、ハビタットモデルの曲線下面積（AUC）が数値上高かった。AUCは、訓練セットで0.923だった。2つの外部検証セットでは、それぞれ0.918と0.897だった。統合モデルも良好な性能を示し、AUCはそれぞれ0.959、0.965、0.955だった。較正曲線は、全体としてよく一致していた。決定曲線解析では、ハビタットモデルと統合モデルに臨床的な正味の利益がある可能性が示唆された。ハビタットスコアの高い患者では、無増悪生存期間と全生存期間が有意に長かった（いずれもP < 0.05）。探索的な生物学的解析では、ハビタットスコアが高い群は免疫活性の亢進と関連していた。ハビタットスコアの高い群は、免疫活性の亢進と関連していた。この群は、脂肪酸関連経路の発現低下や、腫瘍と炎症の空間的距離の短さとも関連していた。
結論：IPとOPのMRIに基づくハビタットモデルは、ICI治療を受けるHCC患者で治療反応の予測に役立つ可能性を示した。予後の層別化にも役立つ可能性がある。
掲載誌の IF 相当：4.8（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-11-05 時点の値、2026-11-06 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）書誌：Fu X, Guo Y, Gong B, Chen X, Wang N, Hu H, et al. Decoding tumor heterogeneity using MRI for predicting response to immune checkpoint inhibitors in hepatocellular carcinoma: a multicenter study. Radiol med. 2026 Nov 4 [Epub ahead of print]. doi:10.1007/s11547-026-02303-z.確認の範囲：抄録のみ確認