研究レポート：乳がん腫瘍浸潤リンパ球の拡大における優勢T細胞クローンの持続性と富集 背景 腫瘍浸潤リンパ球（Tumor-Infiltrating Lymphocytes、TILs）とは、自然に腫瘍の微小環境に浸潤したリンパ球で、腫瘍に対する反応性を示します。このテーマは腫瘍治療において最も積極的な研究領域の一つです。例えば、免疫チェックポイント阻害剤は腫瘍の免疫逃亡メカニズムを抑制し、TILsの腫瘍に対する反応性を強化します。免疫チェックポイント阻害剤によりTILsの機能が向上する一方で、体外で拡大した効果的なT細胞を直接移植する治療法、すなわち適応型細胞療法（Adoptive Cell Therapy、ACT）は1980年代から腫瘍治療研究の焦点であり、特に黒色腫の研究において、そして20...
英国人口における自己免疫疾患と胃がんリスクの関係 背景紹介 胃がんの全体の発生率は過去数十年で下降しているにもかかわらず、近年西洋諸国の若者の間で胃がんの発病率が増加しています。この傾向は自己免疫疾患（autoimmune conditions）の増加に関連している可能性があります。自己免疫性疾患は一般に炎症を引き起こすものであり、炎症は多くのがん症の前触れとされています。特に悪性貧血（pernicious anaemia）という疾患は胃がんと強い関連があります。悪性貧血は自己免疫性胃炎（autoimmune gastritis）によるもので、胃壁細胞が破壊されることにより体のビタミンB12と結合する能力が弱まり、結果として胃がんのリスクが高まるのです。これに基づき、流行病学の研究で自己免疫...
高度胃腸膵神経内分泌腫瘍の総合的な遺伝子および転写組特性の研究報告 研究の背景 高度胃腸膵神経内分泌腫瘍（high-grade gastro-entero-pancreatic neuroendocrine neoplasms, HG GEP-NENs）は、神経内分泌分化の特徴を持つ異質性のある悪性腫瘍である。WHO 2019 [1]および2022 [2]基準によると、GEP-NENsは現在、神経内分泌腫瘍（NETs）、神経内分泌癌（NECs）、および混合型非神経内分泌-神経内分泌腫瘍の三種類に分類されている。国際臨床ガイドライン[3, 4]では、GEP-NET G3とGEP-NECsを包括的な概念としてHG GEP-NENsとして認めているが、GEP-NET G3とGEP-NECsの予後お...
米国における大規模な前向きコホート研究が屋外空気汚染と成人の血液系癌サブタイプとの潜在的な関連性を明らかにする 研究の背景および目的 近年、屋外空気汚染が人間の健康に与える影響は広範な関心を集めています。国際がん研究機関（IARC）は2013年から屋外空気汚染と細かい粒子物質（PM）をグループ1のヒト発癌物質に分類しており、主に肺癌研究からの証拠によります。現在の研究データは空気汚染と血液癌との間に何らかの関連を示唆していますが、血液癌の病理学的異質性のため、これらの研究は癌のサブタイプの詳細な区別を無視する傾向にあり、関連する結論は明確で一貫していないことが多いです。様々な血液癌サブタイプ間の関係をより深く理解するために、本研究は米国がん協会のがん予防研究II栄養コホート（American...
小児低グレード膠芽腫の分割のためのマルチタスク学習の改善 背景紹介 小児脳腫瘍の分割は、腫瘍容量分析および人工知能アルゴリズムの主要なタスクである。しかし、このプロセスは時間がかかり、神経放射線学の専門家の知識が必要です。多くの研究が成人の脳腫瘍分割の最適化に集中していますが、人工知能主導の小児腫瘍分割に関する研究はまれです。さらに、小児と成人の脳腫瘍のMRI信号特徴は異なるため、小児脳腫瘍のための特別な分割アルゴリズムが必要です。したがって、本論文は、脳腫瘍の遺伝子変化分類器を主要ネットワークに補助タスクとして追加し、マルチタスク学習（Deep Multitask Learning, DMTL）を通じて分割結果の精度を向上させることを提案します。 論文出典 この研究は以下の研究者によって行...
《多パラメータMRI画像による腫瘍内外のラジオミクス特徴に基づく膠芽腫のグレード予測》 研究背景 膠芽腫は中枢神経系で最も一般的な原発性脳腫瘍であり、成人の悪性脳腫瘍の80%を占めます。臨床実践では、治療の決定は通常、腫瘍のグレードに基づいて個別に調整されます。世界保健機関（WHO）は膠芽腫を4つのグレード（I-IV）に分類し、さらに低グレード膠芽腫（LGG、I級とII級）と高グレード膠芽腫（HGG、III級とIV級）に分けています。正確な膠芽腫のグレード分類は、治療計画の立案、個別治療の実施、予後および生存期間の予測において極めて重要です。現在、膠芽腫のグレード診断は主に外科的生検や組織病理学的分析によって行われています。しかし、この診断法は侵襲的であり、場合によっては患者に適さないため、...
自己注意類似性に導かれたグラフ畳み込みネットワークを用いた多タイプ低グレード膠芽腫の分類 一、研究の背景 低グレード膠芽腫は一般的な悪性脳腫瘍であり、脳および脊髄のグリア細胞の癌化に起因します。膠芽腫は発症率が高く、再発率が高く、死亡率が高く、治癒率が低いという特徴があります。多タイプ低グレード膠芽腫を正確に分類することは、患者の予後において非常に重要です。診断において、医師は通常、磁気共鳴画像法(MRI)やコンピュータ断層撮影(CT)を用いて膠芽腫細胞の異クエン酸脱水素酵素(IDH)変異状態を分析します。 IDH変異状態は、野生型と変異型膠芽腫を区別する重要な指標です。従来は、生検や手術によって免疫組織化学や遺伝子シーケンシングを行い、IDH変異状態を特定していました。生検には一定のリスク...
AI補助のスライスプーリングに基づくグリオーマグレーディングのラジオミクスアルゴリズム 背景紹介 グリオーマ（Glioma）は中枢神経系で最も一般的かつ脅威的な腫瘍であり、高発病率、高再発率、高死亡率、低治癒率を持ちます。世界保健機関（WHO）はグリオーマを四段階（I、II、III、IV）に分類し、そのうちI級とII級は低度グリオーマ（LGG）、III級とIV級は高度グリオーマ（HGG）と呼ばれます。高度グリオーマはより侵襲性のある悪性腫瘍で、予期寿命は約2年です。2016年にWHOは分子タイプ分けを導入し、感受性の低い治療を排除できるようになりましたが、グリオーマのグレーディングは依然として治療方針の選定において重要な診断基準となっています。 磁気共鳴画像法（MRI）は、グリオーマの検出と...
最適化統合機械学習による膠芽腫の予測 論文背景と研究目的 医学研究において、膠芽腫（gliomas）は最も一般的な原発性脳腫瘍であり、異なる臨床行動と治療結果を持つ多様な癌のタイプがあります。膠芽腫患者の予後を正確に予測することは、治療計画の最適化と個別化された患者ケアにとって極めて重要です。大規模なゲノムおよび臨床情報の広範な利用可能性に伴い、機械学習手法は信頼性のある膠芽腫予測モデルを作成する上で大きな可能性を示しています。本研究における膠芽腫予測モデルは、複数の機械学習アルゴリズム（KStarおよびSMOReg）を統合することで、膠芽腫予測の精度と効率を向上させ、個別化医療および患者予後の改善に寄与することを目的としています。 論文出典 この論文はJatin Thakur、Chahil...
非侵入性胶質腫瘤の等級分類に関する研究概要：知識蒸留に基づく軽量な畳み込みニューラルネットワーク 背景紹介 膠質腫瘍は中枢神経系の主要な腫瘍であり、早期検出が非常に重要です。世界保健機関（WHO）は膠質腫瘍をⅠ級からⅣ級に分類しており、Ⅰ級とⅡ級は低級膠質腫瘍（LGG）、Ⅲ級とⅣ級は高級膠質腫瘍（HGG）です。膠質腫瘍を正確に分類することは生存率の評価にとって非常に重要です。 磁気共鳴画像法（MRI）は医学の分野で膠質腫瘍の診断と治療によく使用される方法です。現在、多くの研究者が機械学習や深層学習の方法で膠質腫瘍を分類しています。例えば、Zacharakiらはサポートベクターマシン（SVM）アルゴリズムをMRI画像に適用して膠質腫瘍を分類することに成功しました。一方、Fatemehらは畳み込...