INTESTINE Vol.25 No.1(2-2)


特集名 大腸癌のスクリーニングとサーベイランスの標準化に向けて─新しい知見から
題名 サーベイランス (2) 大腸T1(SM)癌に対する内視鏡切除後サーベイランス─ハイリスク群の抽出は可能か?
発刊年月 2021年 05月
著者 一政 克朗 昭和大学横浜市北部病院消化器センター
著者 工藤 進英 昭和大学横浜市北部病院消化器センター
著者 森 悠一 昭和大学横浜市北部病院消化器センター/オスロ大学Clinical Effectiveness Research Group
著者 三澤 将史 昭和大学横浜市北部病院消化器センター
著者 宮地 英行 昭和大学横浜市北部病院消化器センター
著者 AMED T1 Study Group
【 要旨 】 内視鏡的切除された大腸T1癌は,組織学的検索に基づいたリンパ節転移のリスクに応じて追加外科手術の必要性が判断される.「大腸癌治療ガイドライン」(2019年版)はリンパ節転移低リスク群の抽出,すなわち経過観察群の安全性の担保に成功した一方で,追加腸切除を含む外科手術例の実際のリンパ節転移陽性率は10%にすぎず,経過観察群の適応拡大の余地はまだ存在すると考えられる.正確な転移リスク層別化により結果的over-surgeryを減じることで,低侵襲治療の提供,医療費削減効果が期待できる.この課題を解決すべくAIを用いて国内8施設4,073例のデータを解析し,リンパ節転移予測モデルを構築した.AIでは現行ガイドラインよりもリンパ節転移予測精度が高い〔area under the curve(AUC);AI=0.83,日本ガイドライン=0.57〕結果が得られ,AIが内視鏡治療後の追加腸切除施行の判断に寄与しうる可能性が示された.
Theme Colorectal cancer screening and surveillance -- Prospects towards standardization from new findings
Title Surveillance after endoscopic resection of T1 colorectal cancer
Author Katsuro Ichimasa Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital
Author Shin-ei Kudo Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital
Author Yuichi Mori Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital / Clinical Effectiveness Research Group, University of Oslo
Author Masashi Misawa Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital
Author Hideyuki Miyachi Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital
Author AMED T1 Study Group
[ Summary ] In accordance with the current guidelines, most patients with T1 colorectal cancers (CRC) undergo surgical resection with lymph node dissection, despite the low incidence (-10 %) of lymph node metastasis. To provide these patients with a more minimally invasive treatment option and reduce their medical costs, it is necessary to build a model that predicts the presence of lymph node metastasis more accurately. The authors collected data of 4,073 patients with T1 CRC from seven hospitals in Japan from 1997 to 2017. Artificial intelligence (AI) was used to build a validated model to identify the T1 CRC cases at a risk of lymph node metastasis. The artificial neural network model used data regarding the patients' age and sex, as well as the size, location, morphology, lymphatic and vascular invasion, and histologic grade of the tumor. It outperformed the US and Japanese guidelines in identifying patients presenting T1 CRC with lymph node metastasis (area under curve: AI= 0.83, US guidelines= 0.73, and Japanese guidelines= 0.57). Thus, this model could be used to determine which patients require additional surgery after the endoscopic resection of T1 CRC.
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