大腸がん組織片画像から予後を予測するAIを開発
Deep learning for prediction of colorectal cancer outcome: a discovery and validation study
背景
画像認識に強みを持つ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）手法は、医用人工知能（AI）2も大きなブレイクスルーをもたらしている。ノルウェーOslo University HospitalのSkredeらは、4コホートの切除可能大腸がん患者から1200万枚を超える組織病理画像を使用して計10個の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、これらに基づく予後バイオマーカーを開発し、イギリス（n=920）・ノルウェー（n=1,122）のコホートで検証した。
結論
4コホートでアウトカムが明確であった患者828名がトレーニングコホートとして使用され、不明確な1,645名はチューニングコホートとして使用された。開発されたバイオマーカー、DoMore-v1-CRCはがん特異的生存をよく予測した（不良予後と良好予後のハザード比3.84）。形態学的特徴について調整した後にも高い予測能を維持した（3.04）。
評価
正確な予後予測はアジュバント治療の利益を最大化する上でも重要となる。このAI開発予後マーカーは、現在の病理学的手法では十分に明確化できない患者予後を高精度に分類し、過剰治療・過少治療を大きく削減しうる。
