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J-GLOBAL ID：202202257496582105   整理番号：22A0982860

トロント肝移植後の肝細胞癌再発計算機:機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

The Toronto Postliver Transplantation Hepatocellular Carcinoma Recurrence Calculator: A Machine Learning Approach

著者 (16件)： Ivanics Tommy (Multi-Organ Transplant Program, Division of General Surgery, Toronto General Hospital, University Health Network, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Ivanics Tommy (Department of Surgery, Henry Ford Hospital, Detroit, MI) ,  Ivanics Tommy (Department of Surgical Sciences, Uppsala University, Akademiska Sjukhuset, Uppsala, Sweden) ,  Nelson Walter (Centre for Data Science and Digital Health, Hamilton Health Sciences, Hamilton, ON, Canada) ,  Nelson Walter (Department of Statistical Sciences, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Patel Madhukar S. (Division of Surgical Transplantation, Department of Surgery, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX) ,  Claasen Marco P.A.W. (Multi-Organ Transplant Program, Division of General Surgery, Toronto General Hospital, University Health Network, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Claasen Marco P.A.W. (Department of Surgery, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, the Netherlands) ,  Lau Lawrence (Multi-Organ Transplant Program, Division of General Surgery, Toronto General Hospital, University Health Network, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Gorgen Andre (Multi-Organ Transplant Program, Division of General Surgery, Toronto General Hospital, University Health Network, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Abreu Phillipe (Multi-Organ Transplant Program, Division of General Surgery, Toronto General Hospital, University Health Network, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Goldenberg Anna (Centre for Computational Medicine, SickKids Research Institute, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Erdman Lauren (Centre for Computational Medicine, SickKids Research Institute, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Erdman Lauren (Center for Computational Medicine, SickKids Research Institute, Toronto, ON, Canada) ,  Sapisochin Gonzalo (Multi-Organ Transplant Program, Division of General Surgery, Toronto General Hospital, University Health Network, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Sapisochin Gonzalo (Abdominal Transplant & HPB Surgical Oncology, Toronto General Hospital, University of Toronto, Toronto, ON, Canada)
資料名： Liver Transplantation  (Liver Transplantation)
巻： 28  号： 4  ページ： 593-602  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1616A  ISSN： 1527-6465  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 肝細胞癌(HCC)に対する肝移植(LT)リスト基準は議論の余地がある。限られたドナー臓器の有用性を最適化するために,本研究は,正確な移植後HCC再発予測計算器を開発するための機械学習を活用することを目的とする。2000年から2016年までLTをリストアップしたHCC患者を,モデリングのためにLTを使用した739人の患者で同定した。データには,連続イメージング,アルファフェトプロテイン(AFP),局所療法,治療反応,および移植後転帰が含まれた。CoxNet(正則化Cox回帰),生存ランダムフォレスト,生存サポートベクターマシン,およびDeepSurv機械学習アルゴリズムを平均交差検証一致指数を介して比較した。選択したCoxNetモデルを,他の現在利用可能な再発リスクアルゴリズムと比較して,開催試験セット(AFP,肝臓移植後の再発モデル[MORAL],および肝細胞性カルシンマ[HALT-HCCスコア]の肝臓移植との危険関連)について検証した。開発したCoxNetベースの再発予測モデルは,0.75(95%信頼区間[CI],0.64~0.84)の満足な全体的一致スコアを示した。比較において,再較正リスクアルゴリズム一致スコアは次の通りであった。AFPスコア0.64(CoxNetモデル,1側面95%CI,>0.01;P=0.04)およびMORALスコア0.64(CoxNetモデル1側面95%CI,>0.02;P=0.03)により,0.64(アウトパーフォームした)であった(それぞれ,CoxNetモデル1側面,95%CI,>0.02;P=0.03)。再較正したHALT-HCCスコアは,0.72(95%CI,0.63~0.81)の一致で良好に機能し,有意に優れていなかった(1側面95%CI,≧0.05;P=0.29)。機械学習を用いた包括的移植後HCC再発リスク計算器の開発は実行可能であり,他の利用可能なリスクスコアよりも高い精度が得られる。この設定における機械学習の有用性を確認するためにはさらなる研究が必要である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  予測 ,  画像処理 ,  正則化 ,  *肝細胞癌 ,  *再発 ,  *肝臓移植 ,  αフェトプロテイン ,  *機械学習 ,  *肝細胞 ,  サポートベクトルマシン ,  ドナー【臓器移植】
準シソーラス用語： 局所治療 ,  ランダムフォレスト ,  再発予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (6件)： トロント ,  肝移植 ,  肝細胞癌 ,  再発 ,  計算機 ,  機械学習