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...