NSCLC、免疫チェックポイント阻害薬による腫瘍増大リスクをAIで予測

プログラム細胞死タンパク質1（PD-1）阻害薬またはプログラム細胞死リガンド1（PD-L1）阻害薬の単剤療法を実施した進行非小細胞肺がん（NSCLC）患者109例（訓練セット30例、検証セット79例）の治療前CT画像を用いて、急激な腫瘍増大（hyperprogression：HP）リスクを特定するラジオミクスモデルを構築し、妥当性を検証した。 結節内と周囲のラジオミクステクスチャーパターンおよび結節関連血管屈曲に関連する特性のうち、HPとの関連が最も強かった腫瘍外5-10mmの腫瘍周囲テクスチャー特性1個と結節血管関連の屈曲特性2個を用いたランダムフォレスト分類器で、HPとその他の放射線学的反応パターンを識別でき、受信者動作特性曲線下面積は訓練セットで0.85±0.06、検証セットで0.96だった。カプランマイヤー生存曲線で、分類器が予測したHPと非HPを全生存期間に基づき明確に層別化できた（検証セットでのハザード比2.66、95％CI 1.27-5.55、P＝0.009）。 この記事への読者の皆様（医師）からのコメントを募集しています。（こちらから投稿していただくコメントは実名での...