H&EベースのAIによる大腸がんのMSI/MMR検査：多施設共同盲検評価

科学分野:

• 腫瘍学
• 病理学
• 人工知能

背景:

• ミスマッチ修復（MMR）欠損は、大腸がん（CRC）症例の10〜20％に見られ、マイクロサテライト不安定性（MSI）を引き起こします。
• 現在のMSI/MMR検査はCRC管理に不可欠ですが、高コストと長いターンアラウンドタイムによる限界に直面しています。
• CRCにおけるMSI/MMR状態のための、アクセス可能で費用対効果の高い診断代替法の必要性が存在します。

研究 の 目的:

• MSI/MMR状態を決定するためのAIベースのバイオマーカー検査であるPANProfiler Colorectal（PPC）のパフォーマンスを検証すること。
• 多施設共同設定における日常的なヘマトキシリン・エオジン（H&E）染色スライドを使用したPPCの精度を評価すること。
• MSI/MMRの従来の診断方法に対する、迅速かつスケーラブルな代替法としてのPPCを評価すること。

主な方法:

• 1,243人のCRC患者由来の3,576枚の全視野画像を含む、盲検下の多施設共同検証研究が実施されました。
• AIアルゴリズムであるPANProfiler Colorectal（PPC）は、MSI/MMR状態を決定するためにH&E染色スライドを解析しました。
• PPCの結果は、標準MSI/MMR検査方法と比較されました。

主要な成果:

• PPCは、解析されたスライドの86.55%で確定的な結果を生成することに成功しました。
• AI検査は、標準検査との高い全体的合意（93.83%）を達成しました。
• 陽性一致率は92.54%、陰性一致率は94.02%であり、強い一致を示しました。

結論:

• PANProfiler Colorectal（PPC）は、日常的なH&E染色大腸がんスライドから直接MSI/MMR状態を正確に決定します。
• AIベースの検査は、現在の診断アプローチに対する迅速、スケーラブル、かつ費用対効果の高い代替法を提供します。
• PPCは、CRC管理におけるMSI/MMR検査へのアクセス性と臨床的有用性を向上させる可能性を秘めています。