徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: 笠井 昭成/[三好 人正]/[佐藤 康史]/[岡本 耕一]/[宮本 弘志]/[川中 崇]/[外礒 千智]/[原田 雅史]/[後藤 正和]/[吉田 卓弘]/[芳賀 昭弘]/[高山 哲治]/A novel CT-based radiomics model for predicting response and prognosis of chemoradiotherapy in esophageal squamous cell carcinoma./[Scientific Reports]

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404786
EOID
1097911
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2024年2月7日(水) 19:39:30
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大家 隆弘
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高山 哲治
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種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. (英) Kasai Akinari / (日) 笠井 昭成 / (読) かさい あきなり
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  2. 三好 人正
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  3. 佐藤 康史([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.連携研究部門(医学域).寄附講座系(医学域).地域消化器・総合内科学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 岡本 耕一([徳島大学.病院.診療科.内科.消化器内科])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. 宮本 弘志([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.内科系.消化器内科学]/[徳島大学.病院.診療科.内科.消化器内科])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  6. 川中 崇([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.先端医学教育研究プロジェクト]/[徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.内科系.放射線医学]/[徳島大学.病院.診療科.放射線科.放射線治療科])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  7. 外礒 千智([徳島大学.病院.先端医科医療開発研究プロジェクト]/[徳島大学.病院.診療科.放射線科])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  8. 原田 雅史([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.内科系.放射線医学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  9. 後藤 正和([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.先端医学教育研究プロジェクト]/[徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.外科系.胸部・内分泌・腫瘍外科学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  10. 吉田 卓弘
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  11. 芳賀 昭弘([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.保健学域.保健科学部門.放射線科学系.医用画像物理学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  12. 高山 哲治([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.内科系.消化器内科学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) A novel CT-based radiomics model for predicting response and prognosis of chemoradiotherapy in esophageal squamous cell carcinoma.
副題 任意
要約 任意

(英) No clinically relevant biomarker has been identified for predicting the response of esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) to chemoradiotherapy (CRT). Herein, we established a CT-based radiomics model with artificial intelligence (AI) to predict the response and prognosis of CRT in ESCC. A total of 44 ESCC patients (stage I-IV) were enrolled in this study; training (n = 27) and validation (n = 17) cohorts. First, we extracted a total of 476 radiomics features from three-dimensional CT images of cancer lesions in training cohort, selected 110 features associated with the CRT response by ROC analysis (AUC ≥ 0.7) and identified 12 independent features, excluding correlated features by Pearson's correlation analysis (r ≥ 0.7). Based on the 12 features, we constructed 5 prediction models of different machine learning algorithms (Random Forest (RF), Ridge Regression, Naive Bayes, Support Vector Machine, and Artificial Neural Network models). Among those, the RF model showed the highest AUC in the training cohort (0.99 [95%CI 0.86-1.00]) as well as in the validation cohort (0.92 [95%CI 0.71-0.99]) to predict the CRT response. Additionally, Kaplan-Meyer analysis of the validation cohort and all the patient data showed significantly longer progression-free and overall survival in the high-prediction score group compared with the low-prediction score group in the RF model. Univariate and multivariate analyses revealed that the radiomics prediction score and lymph node metastasis were independent prognostic biomarkers for CRT of ESCC. In conclusion, we have developed a CT-based radiomics model using AI, which may have the potential to predict the CRT response as well as the prognosis for ESCC patients with non-invasiveness and cost-effectiveness.
キーワード 推奨
  1. (英) Humans
  2. (英) Esophageal Squamous Cell Carcinoma
  3. (英) Artificial Intelligence
  4. (英) Bayes Theorem
  5. (英) Esophageal Neoplasms
  6. (英) Radiomics
  7. (英) Prognosis
  8. (英) Chemoradiotherapy
  9. (英) Tomography, X-Ray Computed
発行所 推奨
誌名 必須 Scientific Reports([Nature Publishing Group])
(eISSN: 2045-2322)
ISSN 任意 2045-2322
ISSN: 2045-2322 (eISSN: 2045-2322)
Title: Scientific reports
Title(ISO): Sci Rep
Publisher: Nature Portfolio
 (NLM Catalog)   (Scopus)   (CrossRef)  (Scopus information is found. [need login])
巻 必須 14
号 必須 1
頁 必須 2039 2039
都市 任意
年月日 必須 2024年 1月 23日
URL 任意
DOI 任意 10.1038/s41598-024-52418-4    (→Scopusで検索)
PMID 任意 38263395    (→Scopusで検索)
CRID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意

  1. (英) Article.ELocationID: 2039

  2. (英) Article.ELocationID: 10.1038/s41598-024-52418-4

  3. (英) Article.PublicationTypeList.PublicationType: Journal Article

  4. (英) CoiStatement: The authors declare no competing interests.