人工知能に基づく乳房病変の分類に関する多施設研究 乳がん領域では、早期診断は治療効果と生存率の向上に不可欠です。乳がんは、非浸潤がん(原発性がん)と浸潤がんの2種類に大別されます。これらの2つのタイプのがんでは、治療戦略と予後が大きく異なります。非浸潤がんではリンパ節転移のリスクが低い(1-2%)ため、センチネルリンパ節生検(SLNB)は推奨されません。一方、浸潤がんの場合、SLNBまたは腋窩リンパ節郭清(ALND)が必要です。したがって、術前に良性、悪性、非浸潤がん、浸潤がんを正確に区別することが非常に重要です。 コントラスト強調乳房撮影(CEM)は、腫瘍の血管特性を描出できる新しい技術で、臨床応用が広がっています。しかし、CEMは乳がんの診断では悪性病変に対する感度は高いものの、特異度は...

小児脳グリオーマ：固有の分子特性を持つびまん性グリオーマの予後不良表現型 引言 グリオーマ脳症（gliomatosis cerebri, GC）は高度に侵襲的なびまん性グリオーマであり、初期にはその分子特性が確立できなかったため、独立した病理タイプとして見捨てられました。しかし、分子生物学の進歩、特に小児において、GCの生物学的特性の違いが学界の注目を集めつつあります。小児と成人のびまん性グリオーマの重要な生物学的特性の顕著な違いにより、世界保健機関（WHO）の中央神経系腫瘍分類第5版では、小児タイプと成人タイプのグリオーマが分子特性で明確に区別されています。それにもかかわらず、早期に定義されたGCのような異なるグリオーマ（亜）タイプの臨床表現が無視される可能性があります。このタイプは、少な...

ラマン分光法と機械学習プラットフォームに基づくIDH変異型と野生型膠芽腫細胞の代謝差異研究 背景紹介 膠芽腫の診断と治療において、フォルマリン固定、パラフィン包埋（FFPE）組織切片が広く使用されています。しかし、包埋媒体の背景ノイズの影響を受け、FFPE組織はラマン分光法に基づく研究に限られた応用しかされていません。この問題を克服し、腫瘍サブタイプを識別するために、我々の研究チームは新しいラマン分光法に基づく機械学習プラットフォーム「APOLLO (悪性膠芽腫のラマン分光法病理学）」を開発しました。これはFFPE組織切片から膠芽腫のサブタイプを予測できるプラットフォームです。 論文の出典 本論文は、Adrian Lita、Joel Sjöberg、David Păcioianuらの学者によ...