術前MRIに基づく機械学習によるグリオーマの分子マーカー予測の精度:44報告のメタアナリシス

公開日:

2021年6月29日  

最終更新日:

2021年8月30日

【背景】

グリオーマの分子診断は,治療法の選択と予後に大きな影響を与える.しかし組織学的に分子診断を行うためには手術を要するという侵襲性と,腫瘍内の不均質性による検出精度のばらつきという問題を抱えている.術前MRIの機械学習(ML)によってグリオーマの分子診断を予測する報告が次々となされている.シドニーのJianらは,2020年4月までの放射線画像のMLによるグリオーマ(WHO 2~4)の分子診断に関する報告の中からPRISMAガイドラインに基づいて44報を抽出して,診断精度についてのメタアナリシスを行った.画像特徴量の抽出には44報告中73%がRadiomics(文献1,2,3)を,16%が深層学習(文献4)を用い,11%がMRSなどの定量的特性かそれとVASARIを組み合わせていた.