境界切除可能膵癌におけるサルコペニアのAIによるCT評価：臨床的および技術的視点のナラティブレビュー
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：AI-based CT assessment of sarcopenia in borderline resectable pancreatic Cancer: A narrative review of clinical and technical perspectives.
雑誌名：Comput Biol Med. 2025 Sep; 195: 110659.
概 要：
サルコペニアは、膵癌患者、特に境界切除可能膵癌（BRPC）の予後不良と関連しており、筋肉量と機能の進行性喪失として定義されます。CT画像から体組成を抽出できるものの、サルコペニアの評価は臨床であまり使用されていません。最近のAIの進展は、このプロセスを自動化し標準化する可能性を提供しますが、臨床への応用は限られています。本レビューは、CTで定義されたサルコペニアのBRPCにおける臨床的影響と、CT画像における筋肉および脂肪の自動セグメンテーションに関するAIベースの方法の性能と成熟度を評価します。
方 法：
臨床研究と技術研究を対象にした二軸文献検索を実施し、BRPCにおけるサルコペニアの予後的役割を評価した研究と、体組成分析のためのAIベースのセグメンテーションモデルを開発した研究を特定しました。13件の臨床研究と71件の技術研究から構造化データ抽出を行い、方法論的透明性を確保するためにPRISMAに基づくフローダイアグラムを含めました。
結 果：
サルコペニアはBRPCにおいて一貫して生存率と治療耐容能の低下と関連していましたが、臨床的定義やカットオフは広く異なっていました。AIモデルは主にL3レベルのCTスライスで訓練された2D U-Netを使用し、高いセグメンテーション精度（平均DSC >0.93）を達成しましたが、外部検証や標準化はしばしば欠けていました。
結 論：
CTベースのAIによるサルコペニア評価は、BRPCにおける患者の層別化を改善する可能性を秘めています。しかし、その臨床的採用には標準化、意思決定支援フレームワークへの統合、さまざまな集団における前向き検証が必要です。