膵管腺癌患者における補助化学療法を個別化するためのAI支援トランスクリプトームシグネチャーの開発と検証。

原題
Development and validation of AI-assisted transcriptomic signatures to personalize adjuvant chemotherapy in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma.
背景:本研究の目的は、患者のパフォーマンスステータスのみに基づく決定を超えて、膵管腺癌(PDAC)に対する化学療法治療を個別化するための薬物特異的なトランスクリプトームシグネチャーを開発することである。
方法:研究者らは、臨床前モデルから得られたPDACデータセットを利用して、化学療法への反応に関連する遺伝子転写産物を同定した。機械学習技術を用いて、トランスクリプトームAIシグネチャーおよびPancreas-Viewツールを開発し、患者343人のデータを用いて臨床的に検証した。
結果:本研究では、mFFXまたはゲムシタビンに感受性があると予測された患者は、他の患者よりも無病生存期間(DFS)がかなり長いことが明らかになった。逆に、耐性があると予測された患者はDFSが著しく短かった。
結論:化学療法薬に対する感受性を予測するためのトランスクリプトームベースのツールの開発に成功し、個別化された癌治療の可能性を提供した。
Journal: Ann Oncol (CiteScore 2022: 63)
DOI: 10.1016/j.annonc.2024.06.010
PMID: 38906254
Open Access