早期非小細胞肺癌に対する炭素イオン放射線治療後の再発予測に関するAIモデル
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 prediction of recurrence after carbon ion radiotherapy for early stage non-small cell lung cancer
雑誌名：PLoS One. 2026; 21(2): e0342481. doi: 10.1371/journal.pone.0342481. Epub 2026 Feb 10.
概 要：
本研究は、早期非小細胞肺癌（NSCLC）患者に対する炭素イオン放射線治療（CIRT）後の再発リスクを予測するためのAIモデルを開発しました。肺癌は癌関連死の主要な原因であり、CIRTは手術が不可能な患者や手術を拒否する患者に対する治療法です。2010年6月から2020年12月までにCIRTを受けた未治療の早期周辺NSCLC患者124人を対象に、臨床データとシミュレーションCT画像を用いてモデルを構築しました。モデルの予測精度はROC分析により評価され、再発の予測において中央値ROC曲線下面積は0.762でした。
方 法：
本研究は、124人の未治療の早期周辺非小細胞肺癌患者を対象にしたコホート研究です。患者は2010年6月から2020年12月までCIRTを受けました。シミュレーションCT画像と臨床データを用いて、CIRT後2年以内の再発を予測するAIモデルを開発しました。モデルは5分割交差検証を用いてテストされ、ROC分析で評価されました。
結 果：
2年の全生存率は90.8%、局所制御率は91.0%、無増悪生存率は69.4%でした。CT画像入力において三軸平面法が最も予測精度が高く、再発予測の中央値ROC曲線下面積は0.762でした。グラデーション重み付けクラス活性化マッピングによりモデルの解釈性が向上しました。
結 論：
このAIモデルは、CIRT後の早期非小細胞肺癌患者の再発リスクを特定する能力を示しましたが、一般化と堅牢性を確認するためには外部検証が必要です。