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J-GLOBAL ID：202202230573077391   整理番号：22A0223772

胃癌におけるCTを用いた上皮間葉転換分子サブタイプの予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of epithelial-to-mesenchymal transition molecular subtype using CT in gastric cancer

著者 (10件)： Cha Dong Ik (Department of Radiology and Center for Imaging Sciences, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Lee Jeeyun (Division of Hematology-Oncology, Department of Medicine, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Jeong Woo Kyoung (Department of Radiology and Center for Imaging Sciences, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Kim Seung Tae (Division of Hematology-Oncology, Department of Medicine, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Kim Jae-Hun (Department of Radiology and Center for Imaging Sciences, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Hong Jung Yong (Division of Hematology-Oncology, Department of Medicine, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Kang Won Ki (Division of Hematology-Oncology, Department of Medicine, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Kim Kyoung-Mee (Department of Pathology and Translational Genomics, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Kim Seon Woo (Statistics and Data Center, Research Institute for Future Medicine, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Choi Dongil (Department of Radiology and Center for Imaging Sciences, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea)
資料名： European Radiology  (European Radiology)
巻： 32  号： 1  ページ： 1-11  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4351A  ISSN： 0938-7994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:コンピュータ断層撮影(CT)画像による予測モデルを開発し,上皮間葉移行(EMT)サブタイプ胃癌の個別化推定のための既知の臨床病理学的変数を組み込んだノモグラムを構築する。方法:胃癌(GC)の一次切除と分子サブグループ分析(n=451)を受けた患者をレビューした。段階的変数選択法を用いた多変量解析を行い,EMTサブタイプGCの予測モデルを構築した。多変量解析の結果を用いたノモグラムを構築した。EMTサブタイプの予測に対するノモグラムの全予後点の最適カットオフ値を決定した。EMTサブタイプの予測モデルをブートストラップ再サンプリング法により内部的に検証した。【結果】EMTサブタイプの88人の患者とトランスクリプトーム解析に基づく非EMTサブタイプの363人の患者があった。患者の年齢,Lauren分類およびCT上の壁層別化を,予測モデルのために選択した変数とした。モデルの曲線下面積(AUC)は0.865であり,ブートストラップ試料の検証AUCは0.860であった。EMTサブタイプの予測に対する総予後点の最適カットオフ値は94.622であり,感度は90.9%,特異度は67.2%,精度は71.8%であった。【結論】EMT分子サブタイプGCのためのCTに関する患者の年齢,Lauren分類,および壁層別化を用いた予測モデルを作成した。EMTサブタイプの個別化推定のための有用なスクリーニングツールとして役立つノモグラムを構築した。キーポイント:患者の年齢,Lauren分類,およびCT上の壁層別化を組み込んだ上皮-間葉移行(EMT)サブタイプに対する予測モデルを築き上げ,予測モデルは高い診断精度(曲線下面積(AUC)=0.865)を有し,臨床病理学的変数に対するCT所見を追加した(ブートストラップAUC=0.860)。Copyright European Society of Radiology 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ノモグラム ,  ブートストラップ ,  多変量解析 ,  *上皮 ,  層別 ,  予後 ,  スクリーニング ,  *間充織 ,  *胃腫瘍 ,  計算機トモグラフィー ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 臨床病理学 ,  特異度 ,  *上皮間葉転換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 上皮間葉転換 ,  胃腫瘍 ,  コンピュータ断層撮影 ,  ノモグラム

分類 (4件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N) ,  消化器の腫よう  (GH04000D) ,  細胞生理一般  (EF02010S) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 胃癌 ,  CT ,  上皮間葉転換 ,  分子 ,  サブ ,  タイプ ,  予測