ユーイング肉腫患者の5年生存率を予測するAIツール

ユーイング肉腫は小児期から青年期に好発する悪性骨腫瘍の1つだ。これまで個別化された予後予測手法は限定的であったが、このほど中国・福建医科大学などの研究チームは、米国患者データを利用し、ユーイング肉腫患者の5年生存率を個別化予測できる機械学習ツールを開発した。現在、開発されたウェブベースのアプリケーションは無償公開されている。

17日、Journal of Orthopaedic Researchから公表されたチームの研究論文によると、米国で1975年から2016年の間にユーイング肉腫に罹患した2,332名の患者データから、この機械学習アルゴリズムを導いたという。患者コホート全体としては、5年間の追跡調査による全生存率は60.72%であった。ツールには最も高い予測パフォーマンスを示したランダムフォレストモデルが選択され、診断時の年齢や性別、婚姻状況、原発部位、腫瘍グレード・ステージ、放射線治療の有無など13項目から高精度な予測を実現している。

著者らは「ユーイング肉腫における予後予測のための最初の機械学習ツール」として、研究成果の重要性を強調している。簡便に利用できるツールではあるが、現時点で臨床的有効性・妥当性の程度を外的に評価されたわけではないこと、またベースとなる対象集団が米国人が中心であることなどから、日本人を含む他集団への一般化可能性は未知であり、ツールの利用には注意が必要となる。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。