AIと希少疾病 ── 腎・肝・消化器 ── 2026-11-04
希少な腎・肝・消化器疾患の治療・治験とAI
- Automatic Ultrasound Habitat Radiomics for Differentiating Henoch-Schonlein Purpura Nephritis from IgA Nephropathy in Children: A Multicenter Study.抄録（全訳）
背景と目的 小児の紫斑病性腎炎（HSPN）と免疫グロブリンA腎症（IgA腎症、IgAN）を見分ける方法として、非侵襲の超音波ハビタットラジオミクスを評価した。この方法では腎臓の領域を自動で分割する。
方法：後ろ向きの多施設研究である。3施設で生検により確定した小児592人を対象とした（HSPN 338人、IgAN 254人）。開発コホート（453人）は、訓練コホート（362人）と内部検証コホート（91人）に分けた。最終的なテストには、独立した外部検証コホート（139人）を使った。腎臓の関心領域は、nnU-Netで自動的に分割した。K平均法によるクラスタリングで、腎臓をエコー輝度の異なる3つのハビタット亜領域に分けた。腎臓全体の領域と各ハビタット亜領域から、ラジオミクス特徴量を計408個抽出した。特徴量の選択は訓練コホートで行い、3種類の機械学習分類器を評価した。選んだラジオミクスモデルを、臨床モデルおよび統合モデルと比べた。
結果：nnU-Netの腎臓分割の性能は高かった。独立した健常児のテストセットで、平均Dice類似係数は0.957、平均IoU（intersection over union）は0.918であった。最終的に残ったラジオミクス特徴量は15個であった。内訳は、腎臓全体の特徴量が6個、ハビタット由来の特徴量が9個である。ロジスティック回帰の性能は安定していた。受信者動作特性曲線下面積（AUC）は、内部検証で0.806（95% 信頼区間 0.715〜0.897）、外部検証で0.825（95% 信頼区間 0.758〜0.892）であった。統合モデルのAUCは、どちらのコホートでも臨床モデルを上回った（0.846対0.717、0.805対0.733）。 結論また、小児の紫斑病性腎炎とIgA腎症を見分ける再現性のある画像補助手段として、有望な性能を示した。
掲載誌の IF 相当：3.4（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-11-03 時点の値、2026-11-04 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）書誌：Gong S, Zhang W, Xu T, Zhang XF, Zhang MJ, Gao P, et al. Automatic Ultrasound Habitat Radiomics for Differentiating Henoch–Schonlein Purpura Nephritis from IgA Nephropathy in Children: A Multicenter Study. Acad Radiol. 2026 Nov [Epub ahead of print]. doi:10.1016/j.acra.2026.10.015. PMID: 42971817.確認の範囲：抄録のみ確認