局所進行直腸癌におけるレジメン特異的反応モデルに基づく個別化ネオアジュバント治療レジメンの選択
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年5月27日
タイトル：Personalized neoadjuvant treatment regimen selection in locally advanced rectal cancer based on regimen-specific response modeling
雑誌名：NPJ Digit Med. 2026 May 26; doi: 10.1038/s41746-026-02798-w.
概 要：
局所進行直腸癌（LARC）に対するネオアジュバント療法は標準的ですが、レジメンの選択は集団ベースで行われるため、過剰治療や不十分な治療のリスクがあります。本研究では、患者特有の病理学的完全反応（pCR）の確率を推定することで、データ駆動型の治療レジメン選択の一般化可能な枠組みを提供する深層学習フレームワークを開発・検証しました。複数の治療オプションに対するレジメン特異的pCR確率を生成し、臨床医による治療決定を支援します。
方 法：
本研究は多施設共同研究で、前治療の多パラメトリックMRIと臨床変数を統合したハードゲート混合専門家モデルを使用しました。モデルは、検証コホートと前向きテストコホートでそれぞれAUC 0.827および0.790の強力な予測性能を達成しました。検証およびテストコホートを合わせた結果、53.16%の患者に治療の強化が推奨され、観察されたpCR率は11.11%、モデル推定のpCR確率は30.95%でした。
結 果：
5.91%の患者が反応の高い見込みを維持しながら治療の減少が特定されました。このフレームワークは、LARCにおけるネオアジュバント治療の強度を多職種で最適化するための確率的支援を提供します。
結 論：
このモデルは、局所進行直腸癌におけるネオアジュバント治療の個別化を促進し、患者ごとの治療選択をデータに基づいて行う新たなアプローチを示しています。