科学研究報告 背景紹介 乳がんは、世界中で男女ともに最もよく診断されるがんであり、女性のがん関連死亡の主要な原因です。早期乳がんの標準治療法は通常、手術と（新）補助化学療法および/または内分泌療法を含み、その目的は顕微鏡的最小残存病変（Minimal Residual Disease, MRD）を排除することです。しかし、初期治療後に再発し、生命を脅かす転移が見られる乳がん患者は30％に上ります。そのため、MRDを検出し、乳がん初期治療後の患者フォローアップにおいて、早期介入が予後を改善する可能性があるかどうかを特定するために、より感度の高い技術の開発が急務です。 個別化循環腫瘍DNA（ctDNA）検査は、肺がんと結腸がんの再発を予測する有望な技術とされています。乳がん患者においても、複数の...
研究背景与目的 全世界で認知障害を患っている人は5000万人を超え、2050年までにその数は倍増すると予測されています。アルツハイマー病（AD）は最も一般的な認知症の形態であり、その特徴は脳内のアミロイドβ（Aβ）外在性プラークとタウタンパク質の内部凝集です。この20年間、AD分野では診断と予測を支援するために生物マーカーを使用することに焦点が当てられており、単に臨床症状に依存しない。本研究の目的は、脳脊髄液（CSF）生物マーカーを使用してADを段階的に評価する堅牢な生物学的モデルを構築することです。 研究来源 本研究は、複数の国や地域の研究機関からの研究者であるGemma Salvadóらによって行われました。例えば、スウェーデンのルンド大学、ワシントン大学医学部、オランダのアムステルダム...
小腸腺癌ゲノミクス概況：三大データベースに基づくデータ統合解析 背景および研究の重要性 小腸腺癌（Small Bowel Adenocarcinoma, SBA）は稀な腫瘍ですが、その発症率は近年増加しており、とりわけ十二指腸腺癌において顕著です。SBA患者の約20%は、クローン病やリンチ症候群のような感受性疾患を持っています。既存の研究では、小腸腺癌がゲノムレベルでの大腸腺癌に近いことが示されていますが、胃腺癌とは異なります。しかし、異なる段階のSBAの遺伝子プロファイルやその予後に対する価値についての体系的な研究は未だ限られています。 本論文の著者は、大規模なゲノム解析を行い、SBAの遺伝子変異分布とその疾患予後との関係を探求しました。この研究は臨床的にも研究的にも重要な意義を持ちます。...
高度胃腸膵神経内分泌腫瘍の総合的な遺伝子および転写組特性の研究報告 研究の背景 高度胃腸膵神経内分泌腫瘍（high-grade gastro-entero-pancreatic neuroendocrine neoplasms, HG GEP-NENs）は、神経内分泌分化の特徴を持つ異質性のある悪性腫瘍である。WHO 2019 [1]および2022 [2]基準によると、GEP-NENsは現在、神経内分泌腫瘍（NETs）、神経内分泌癌（NECs）、および混合型非神経内分泌-神経内分泌腫瘍の三種類に分類されている。国際臨床ガイドライン[3, 4]では、GEP-NET G3とGEP-NECsを包括的な概念としてHG GEP-NENsとして認めているが、GEP-NET G3とGEP-NECsの予後お...
最適化統合機械学習による膠芽腫の予測 論文背景と研究目的 医学研究において、膠芽腫（gliomas）は最も一般的な原発性脳腫瘍であり、異なる臨床行動と治療結果を持つ多様な癌のタイプがあります。膠芽腫患者の予後を正確に予測することは、治療計画の最適化と個別化された患者ケアにとって極めて重要です。大規模なゲノムおよび臨床情報の広範な利用可能性に伴い、機械学習手法は信頼性のある膠芽腫予測モデルを作成する上で大きな可能性を示しています。本研究における膠芽腫予測モデルは、複数の機械学習アルゴリズム（KStarおよびSMOReg）を統合することで、膠芽腫予測の精度と効率を向上させ、個別化医療および患者予後の改善に寄与することを目的としています。 論文出典 この論文はJatin Thakur、Chahil...
脳グリオーマ患者の生存分析研究：データエンジニアリングの力を借りたレビュー 序論 脳グリオーマはグリア細胞に発生する腫瘍であり、全ての原発性脳および中枢神経系腫瘍の26.7%を占めています。腫瘍の異質性の存在により、脳グリオーマ患者の生存分析は臨床管理における重要な課題となっています。過去数十年間にわたり、研究者たちは画像や遺伝情報などのさまざまなタイプのデータを組み合わせた多種多様な生存分析手法を提案してきました。特に近年は、機械学習技術や深層学習の台頭により、伝統的な統計分析に基づく生存分析手法が革新されています。本稿では、診断画像技術やゲノムプラットフォームから得られる予後パラメーター、予後予測に用いる技術、学習および統計分析アルゴリズムをレビューし、現行の生存予測研究において直面する...
世界的に見て、悪性脳腫瘍の中で最も一般的で致命的なのは膠芽腫（Glioblastoma, GBM）です。近年、機械学習技術を通じて術前の単一モダリティまたは多モダリティの画像表現型に基づいてGBM患者の総生存時間（Overall Survival, OS）を予測しようとする研究が続けられています。これらの機械学習方法は予測において一定の進展を遂げましたが、多くの研究では放射線学に基づくOS予測方法に含まれる腫瘍の遺伝子型情報を考慮しておらず、この情報は予後に強い指示作用を持っています。この問題を解決するために、Tang Zhenyu、Xu Yuyun、Jin Lei などの研究者が2020年6月に《IEEE Transactions on Medical Imaging》に「Deep Lea...
心臓突然停止後の予後予測ツールとしての脳CTの分析の教師あり機械学習分析 研究背景 心臓突然停止（Out-of-Hospital Cardiac Arrest、OHCA）は西洋世界における主要な死因の1つで、生存率は3〜16%と非常に低い。OHCAの後の神経学的予後と全体的予後は、主に低酸素性虚血性脳損傷（Hypoxic-Ischemic Brain Injury、HIBI）によって決定される。OHCAによる大半の死亡は、予後が悪いと判断されて生命維持治療が中止されるためである。したがって、HIBIを正確に特定し、信頼できる予後判断を下すことは、家族への情報提供、治療決定、および限られた集中治療資源の合理的な使用において非常に重要である。 研究動機 OHCAは医学的に大きな課題をもたらしてお...
肝細胞癌術後併用CTイメージングの革新的層別化方式は、術後補助的な肝動脈化学塞栓療法のための回顧的コホート研究を導く 背景紹介 肝細胞癌(Hepatocellular Carcinoma、HCC)は世界で6番目に一般的ながんであり、がん関連死亡の第4位の原因でもあります。HCCに対して、肝切除術は主な治療法であり、特に早期段階では重要ですが、術後5年以内の再発率は50~75%と高い水準にあります。これまでの研究で、術後補助的な肝動脈化学塞栓療法(Postoperative Adjuvant Transarterial Chemoembolization、PA-TACE)が、一部のHCC患者の長期生存期間を延長し、腫瘍の再発率を低下させることが示されています。しかし、PA-TACEの治療効果に...
IDH野生型神経膠腫における髄膜転移の包括的解析 この「Neuro-Oncology」誌に掲載された論文では、2024年から研究チームが、イソクエン酸脱水素酵素（isocitrate dehydrogenase, IDH）野生型神経膠腫（glioblastoma）患者の髄膜転移（leptomeningeal metastases, LM）の発生率、リスク要因および予後について深入りして探討しました。この研究は、ソウルの延世大学医学部（Yonsei University College of Medicine）のYae Won Parkら学者と、ニューヨーク大学グロスマン医学院（New York University Grossman School of Medicine）のRajan Jai...