AI支援デジタルパソロジーによるリスク層別化を行った大腸T1癌の1例

A Case of T1 Colorectal Cancer Risk Stratified Using Artificial Intelligence-assisted Digital Pathology

要旨●患者は60歳代，男性．便潜血陽性にて施行した大腸内視鏡で，横行結腸に20mm大のLST-NG〔偽陥凹型（PD）〕を認めた．ESDを施行し，病理診断はpT1b（SM 2,400μm），tub1>tub2，Ly0，V0，BD1，pHM0，pVM0であった．その後，追加腸切除を行い，リンパ節転移は認められなかった．筆者らの開発しているHE染色像を解析し，リンパ節転移リスクを予測する病理AIモデルの予測転移率は4.8%であった．「大腸癌治療ガイドライン 2024年版」で“追加腸切除が弱く推奨される”とされる転移リスク10%の群をさらに層別化することで，より精緻な個別化医療の実現が期待される．

　A man in his 60s showed a positive fecal occult blood test, and a colonoscopy revealed a 20-mm LST-NG（pseudodepressed type）in the transverse colon. Endoscopic submucosal dissection was performed, and pT1b（SM 2,400μm）, tub1>tub2, Ly0, V0, and BD1 were detected upon pathological diagnosis. Subsequent additional surgical resection revealed no lymph node metastasis. Our artificial intelligence-assisted prediction model using whole slide image estimated a lymph mode metastasis probability of 4.8%. Further stratification of the high-risk group, which is associated with a 10% risk of metastasis and for which the guidelines “weakly recommend additional resection,” may enable the realization of more precise personalized treatment.