MRI‐US融合ガイド下前立腺標的生検を用いた前立腺癌の治療前悪性度評価法の確立

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MRI‐US融合画像ガイド下前立腺標的生検後に前立腺全摘術が施行された110症例を対象に解析した。生検における指標（標的生検のグリーソンスコア（GS）、系統的生検のGS）、臨床的な指標（年齢、PSA、PSA densityなど）およびマルチパラメトリックMRIから得られる指標（被膜外浸潤の有無、PI-RADSのT2強調像スコア、拡散強調像スコア、造影効果やみかけの拡散係数（ADC）など）を各症例から集めた。そして悪性度の識別、すなわちGS≦3＋4とGS≧4＋3の識別能を単変量解析で評価した。その結果、標的生検のGSが最も識別能が高かった（AUC=0.85）。単変量解析において識別能が高かった5つの指標（標的生検のGS、系統的生検のGS、PI-RADSのT2強調像スコア、臨床T staging、被膜外浸潤の有無）を用いて機械学習（Python with Orange）を行った。その結果、機械学習の解析に用いた5つのモデルの中のNeural Networkにおいて最も高い識別能を示し、AUCは0.99まで増加した。今年度の解析において治療前の前立腺癌の悪性度の予測においては、MRI‐US融合画像ガイド下前立腺標的生検におけるGSにMRIから得られる複数の指標を機械学習（AI（人工知能））を用いて組み合わせることによって高い識別能を取得することができることが示唆された。