AIと膵臓がん治療の融合:腹腔洗浄細胞診データで1年生存率を予測

東北大学の研究チームが、膵臓がん患者の腹腔洗浄細胞診(CY)標本を用いて、1年生存率を予測するAIモデルを開発しました。このAIは、Vision Transformer(ViT)モデルを活用しており、ROC曲線下面積(AUC)として0.8056という高精度を達成しています。このモデルは、CY陽性患者の予後を予測する新たな手法として期待されており、膵臓がんの進行や予後における免疫環境の役割を探る上で重要な成果です。
特に注目されているのは、腹腔内の免疫細胞、特に好中球やマクロファージが膵臓がんの進行にどう関与しているかという点です。これらの細胞が新たな治療標的となる可能性があり、今後の研究が期待されています。
このAIモデルの開発により、膵臓がん患者の治療方針の決定がより精密に行われる可能性が高まりました。将来的には、個別化医療の進展に貢献することが期待されています。

引用元)https://aitimes.media/2024/08/09/14306/

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