AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
臨床病理データからOncotype DX®の再発スコアを予測する解釈可能な機械学習モデル：ブラジルのコホート研究
原題: Interpretable machine learning models for oncotypedDX® prediction using clinicopathologic data: a brazilian cohort study
Oncotype DX®は早期乳がんの術後化学療法の判断に用いられるが、費用が高いため資源の限られた環境では利用しにくい。本研究はブラジルの935例のコホートを用い、日常的に得られる臨床病理変数からリッジ回帰モデルを作成して、再発スコアが25を超えるかを予測した。AUROCは0.818で、リスクが最も高い四分位には再発スコア25超の症例の60.8%が含まれた。最大75%の患者は確認検査を行わずに振り分けられる可能性があると示唆される。