Transcriptomic Immune-related Signature Predictive of Chemoradiotherapy Response in Anal Squamous Cell Carcinoma
この研究は、肛門扁平上皮癌の化学放射線療法への反応と生存率を予測する上で、免疫関連遺伝子発現シグネチャや CD8+ 記憶 T 細胞の浸潤、および第 3 次リンパ構造の存在が重要なバイオマーカーであることを明らかにした。
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oncology
98 件の論文
Extracellular vesicles proteomics-based machine-learning model predicts immunotherapy response in NSCLC
本論文は、非小細胞肺がん患者の血漿由来細胞外小胞のタンパク質プロファイリングと機械学習を組み合わせることで、免疫療法の反応を予測する新しい非侵襲的バイオマーカーを開発し、患者の層別化と個別化治療への応用可能性を示したものである。
Joint Prediction of Adjuvant Therapy Response and Time-to-Response for Cancer Patients Using the Personalized-DrugRank Method
本論文では、TCGA のデータを用いて、がん患者の術後薬物療法に対する反応と反応までの時間を同時に予測する新しい機械学習手法「Personalized-DrugRank」を提案し、臨床パラメータのみのモデルを上回る精度で治療効果とタイミングを予測可能であることを示しました。
A systematic review and meta-analysis of glyphosate based herbicide exposure and risk of nonHodgkin's lymphoma
このシステマティックレビューとメタ分析は、グリホサート系除草剤への曝露と非ホジキンリンパ腫のリスクとの間に、曝露量が高いほどリスクが増加するという用量反応関係が存在することを示唆している。
nSIGHT™: A Data Discovery Platform for Visualization, Integration and Retrospective Analysis of Multimodal Clinical Research Data
本論文は、臨床・研究データの相互運用性の欠如という課題を解決するため、がん研究者が直感的かつ容易に匿名化された多様な臨床データを可視化・統合・分析し、研究対象集団の構築や仮説検証を可能にするウェブベースのデータ発見プラットフォーム「nSight」の開発と機能を報告するものである。
Integrating AI-powered automated neurovascular bundle segmentation and radiomics for prostate cancer staging
本論文は、前立腺癌のMRI画像から人工知能を用いて神経血管束を自動セグメント化し、腫瘍との距離に基づく浸潤リスク評価や放射線学的特徴に基づく術後生化学的再発、神経周囲浸潤、および前立腺外への進展の予測を行う統合フレームワークの開発と評価を報告しています。
CT4CMS: Preoperative Computed Tomography-Based Consensus Molecular Subtyping Prediction in Colorectal Cancer Using Interpretable Deep Learning
本研究は、大腸がんの術前 CT スキャンから解釈可能な深層学習を用いてコンセンサス分子サブタイプ（CMS）を非侵襲的に予測する「CT4CMS」というフレームワークを開発し、分子分類に基づく個別化治療への道を開いたことを示しています。
Beyond Binary MRD: Quantitative ctDNA Interpretation After Curative-Intent Surgery for Colorectal Cancer
この研究は、大腸癌の根治術後において、従来の閾値（100 ppm）よりもはるかに低い濃度（1 ppm 未満）に存在する ctDNA を検出できる超感度解析技術を用いることで、再発リスクの予測精度が大幅に向上し、従来のバイナリー分類では見逃されていた微小残存病変の重要性が明らかになったことを示しています。
Associations between spatial distribution of immune cell subsets and clinical outcomes in patients with advanced melanoma treated with immune checkpoint inhibitors: results from the PUMA challenge
PUMA チャレンジは、進行黒色腫患者における免疫チェックポイント阻害剤の治療成績と最も強く関連する生体マーカーとして、腫瘍内リンパ球（TILs）の空間的分布を特定し、その自動検出技術の向上と臨床的有用性を示しました。
The miR-362-3p/BCLAF1 axis regulates cisplatin sensitivity and metastatic progression in triple-negative breast cancer
本研究は、三重陰性乳がんにおいて、miR-362-3p が BCLAF1 を直接抑制することでシスプラチン感受性を高め、転移進行を制御する新たなメカニズムを明らかにしたものである。
Conversational Artificial Intelligence-Enabled Molecular Characterization of Sezary Syndrome Reveals Distinct Pathway-Level Alterations Compared with Non-Sezary Cutaneous T-Cell Lymphoma
対話型 AI を活用した分子解析により、セザリー症候群は非セザリー型皮膚 T 細胞リンパ腫と比較して変異負荷の差はないものの、エピジェネティック制御や免疫逃避に関わる経路に特異的な質的差異があることが明らかになりました。
Single-cell transcriptome-wide Mendelian randomization and colocalization analyses reveal immune-cell-specific mechanisms and actionable drug targets in prostate cancer
この研究は、単細胞トランスクリプトームデータとメンデル無作為化解析を統合することで、前立腺癌における免疫細胞特異的な遺伝的駆動因子を同定し、HLA-DQA2 や IGF1R などの治療的標的を提示する高解像度の枠組みを確立しました。
Attention-Enhanced U-Net Segmentation for Reliable Detection of Circulating Tumor-Associated Cells.
この論文は、アテンション機構を統合した U-Net 深層学習モデルを開発し、数百万の血球中から極めて稀な循環腫瘍関連細胞（CTAC）を高精度に検出することで、がんの早期発見や診断への臨床的有用性を示したものである。
Sex-stratified Integrated Analysis of US lung Cancer Mortality, 1994-2020
この論文は、1994 年から 2020 年までの米国における肺がん死亡率の性差を統合的に分析し、男性では大気汚染、女性では喫煙が主要な関連因子であることを明らかにするとともに、2030 年までの死亡率低下予測と、禁煙対策、大気質改善、医療格差是正の重要性を提言しています。
Gene to Morphology Alignment via Graph Constrained Latent Modeling for Molecular Subtype Prediction from Histopathology in Pancreatic Cancer
この論文は、階層的モンテカルロスクリーニングで発見された遺伝子ネットワークをグラフ制約として導入し、膵癌の組織病理画像のみから遺伝子発現を介した分子サブタイプを高精度に予測する新しい学習枠組みを提案しています。
OncoRAG: Graph-Based Retrieval Enabling Clinical Phenotyping from Oncology Notes Using Local Mid-Size Language Models
OncoRAG は、外部データ共有や微調整を必要とせず、ローカル環境で展開可能な中規模言語モデルとグラフベースの検索技術を用いて、多言語の腫瘍学ノートから臨床特徴を高精度に抽出し、大規模ながん研究のボトルネックを解消する新たなパイプラインを提案する。
Time of Day as an Unmeasured Confounder in Oncology Trials
非小細胞肺癌の臨床試験において、投与時刻の差が生存期間に劇的な影響を与える可能性が示されたため、臨床試験の結果にバイアスが生じるリスクを懸念しつつ、投与時刻の測定や無作為化を通じて時間依存的な治療効果を明らかにする必要性が提言されています。
Application of a Concise Video to Improve Patient Understanding of Tumor Genomic Testing in Community and Academic Practice Settings
この研究は、がん患者向けに作成された 3〜4 分の簡潔な教育用動画が、学術機関および地域医療機関の多様ながん患者において、腫瘍ゲノム検査に関する特定の知識を長期的に向上させることを実証したものである。
Conversational Artificial Intelligence Agents-Enabled Dissection of RTK-RAS and MAPK Pathway Dependencies in Gemcitabine-Treated Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC)
この論文は、対話型 AI エージェントを活用して膵がんのゲムシタビン治療と年齢に応じた RTK-RAS/MAPK 経路の依存性を解明し、KRAS 変異を超えた個別化医療の枠組みを提示したものである。
When Survival Improves But Quality of Life Does Not: A Model-Based Meta-Analysis of Immune Checkpoint Inhibitors
本論文は、モデルベースのメタ分析を用いて免疫チェックポイント阻害剤の生存期間の延長と生活の質（QoL）の改善を統合的に評価し、単一時点の比較では見逃されがちな QoL の経時的な改善パターンが生存予後と関連していることを明らかにした。