大腸がん肝転移（CLM）の治療において、外科的介入は依然として集学的アプローチの要となっている。一方、患者転帰には大きな差があり、臨床で普遍的に利用可能な予測ツールが求められてきた。米ルイジアナ州立大学やイェール大学、メイヨークリニックなどの研究チームは、CLM術後の再発・死亡を予測する機械学習モデルを構築した。
Journal of the American College of Surgeonsからこのほど公開された研究論文では、2000年から2018年にCLMに対する外科手術を受けた1,004件の臨床データを利用し、128の臨床変数から再発と死亡を予測する機械学習モデルを構築した。データ全体として、切除後の生存期間中央値は47.2ヶ月、無病生存期間は19.0ヶ月で、コホートでの追跡期間中央値は32.0ヶ月であった。いずれのモデルも良好な予測力を示し、既存指標を上回る臨床的有効性が示唆されていた。
著者らは「CLM術後の生存や再発の予測モデルを作成するためのツールとして、機械学習は非常に強力だ」としており、さらなる改良により実臨床で利用可能な予測システム構築が可能であることを強調している。
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