肺癌 進行非小細胞肺癌における免疫療法に対する治療反応性予測のための深層学習モデル（Rakaee M, et al. JAMA Oncol. 2024.）
Deep Learning Model for Predicting Immunotherapy Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer.引用文献この論文を勉強してみました。この論文は、「進行非小細胞肺癌（NSCLC）患者において、深層学習アルゴリズムによる組織学的画像評価によって、免疫チェックポイント阻害剤（ICI）への反応を直接予測できるか？」というクリニカルクエスチョンに基づいています。実臨床では、ICI単剤療法における反応を予測する主要なバイオマーカーはPD-L1タンパク質の発現量ですね。しかし、PD-L1発現の評価は万能ではなく、PD-L1発現が低くてもICI治療の恩恵を受ける患者がいますし、PD-L1発現が高くてもでも反応しない患者もいますね。ICIの予測バイオマーカーとして、tumor mutational burden（TMB）もありますが、TMBの使用にはコスト、アッセイのばらつき、最適なカットオフ値の定義、感度や特異度の限界といった課題があります。そのため、ICIへの反応を予測するための新たなバイオマーカーを特...