深層学習を用いた免疫療法における生存予測のための非侵襲的診断の長期的統合
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年1月29日
タイトル：Multimodal integration of longitudinal noninvasive diagnostics for survival prediction in immunotherapy using deep learning.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2025 Aug 01; 32(8): 1267-1275. doi: 10.1093/jamia/ocaf074.
概 要：
この研究は、免疫療法を受けるがん患者における生存予測を改善するために、非侵襲的な長期データを統合する新しいアプローチを提案しています。免疫療法の反応パターンに関する理解が限られている中、人工知能を活用して定期的に収集されたデータを分析することで、個別化された治療法の可能性を探ります。
方 法：
本研究では、694人のがん患者を対象に、治療前および治療中の血液測定値、処方された薬剤、CTによる臓器の体積を統合した新しい人工ニューラルネットワークアーキテクチャ「MMTSimTAネットワーク」を開発しました。生存予測は3、6、9、12ヶ月で行い、異なるバリエーションのMMTSimTAネットワークを基準法と比較しました。
結 果：
MMTSimTAモデルのバリエーションを用いた場合、3ヶ月、6ヶ月、9ヶ月、12ヶ月の生存予測においてそれぞれ0.84±0.04、0.83±0.02、0.82±0.02、0.81±0.03の曲線下面積（AUC）を示し、最も優れた予測性能を発揮しました。
結 論：
本研究は、非侵襲的な長期データを統合することで、免疫療法を受けるがん患者に対する個別化された予後評価の新たなアプローチを提供する可能性があることを示しています。