AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · arXiv · 2026-10-26
AIガイド下の深部ビジュアルプロテオミクスで、トリプルネガティブ乳がんの再発に関連する形態・分子シグネチャを特定
原題: AI-guided deep visual proteomics reveals recurrence-associated morpho-molecular signatures within triple-negative breast cancers
病理画像のAIは予後に関わる領域を特定できるが、その分子的基盤を直接調べることは難しい。本研究は、再発リスクのヒートマップで組織サンプリングと質量分析によるプロテオミクスを誘導する枠組みを、トリプルネガティブ乳がん156例で用いた。AIが定義した高リスク領域は有糸分裂関連プログラムに富み、低リスク領域は免疫・抗原提示関連プログラムを示した。13タンパク質の複合スコアは再発の高い患者と低い患者を識別し、H&E由来のリスクスコアと統合するとC指数は0.679から0.739に、5年時間依存AUCは0.675から0.770に向上した。