前立腺がんにおける生化学的再発予測のための、効率的なAI駆動型マルチセクション全スライド画像解析

Abstract

前立腺がんは、世界中の男性において最も頻繁に診断される悪性腫瘍の1つです。しかし、前立腺全摘除術後の生化学的再発（BCR）を正確に予測することは、前立腺全体に分布する腫瘍の多発性（多病巣性）により、依然として困難です。本論文では、前立腺全体にわたる包括的な腫瘍の景観を捉えるために、複数セクションに分割された一連の病理スライドを同時に処理する、新しいAIフレームワークを提案します。この予測AIモデルを開発するために、789人の患者から得た大規模データセットとして23,451枚のスライドを収集しました。提案フレームワークは、1年および2年のBCR予測に対して強力な予測性能を示し、確立された臨床的ベンチマークを大幅に上回りました。AIによって導出されたリスクスコアは、多変量コックス比例ハザード分析において、最も強力な独立した予後因子として検証され、術前PSAやGleasonスコアといった従来の臨床指標を上回りました。さらに、パッチおよびスライドのサブサンプリング戦略を統合することで、予測性能を損なうことなく、学習および推論の両方において計算コストを大幅に削減できることを示し、AIの汎化性能は外部検証によって確認されました。総合すると、本研究の結果は、前立腺がんに対する術後管理のためのスケーラブルなツールとして、提案するAIベースの多セクション・スライド解析が臨床的に実現可能であり、かつ予後予測上の価値を有することを示しています。