原題
Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pathological markers to optimize adjuvant therapy decision.
背景:ステージIIの結腸直腸癌(CRC)に対する現在のリスク層別化は、過剰治療または過少治療のリスクがあり、補助化学療法の必要性を決定するには不十分である。本研究では、AI画像解析と病理学的マーカーを用いた強化層別化モデルを紹介する。
方法:ステージIIのCRC患者2,992人を対象とした本研究では、患者1,587人のCT画像を利用してSTAR-CRCモデルを開発し、患者1,405人で検証した。これにより、画像と病理を組み合わせたIRIS-CRCと呼ばれる洗練されたシステムが開発された。
結果:IRIS-CRCは患者を4つのリスク群に分類し、化学療法の候補者のより良い同定とガイドラインに基づくシステムにおける多くの患者の再分類を可能にした。
結論:IRIS-CRCはリスク評価を強化し、積極的な介入を必要とする患者を特定しながら、低リスク患者における不必要な化学療法を回避することにより、治療成績を改善する可能性がある。
Journal: Ann Oncol (CiteScore 2022: 63)
DOI: 10.1016/j.annonc.2025.05.537
PMID: 40480552
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