肺癌診療におけるradiomics, radiogenomicsの応用

Application of radiomics and radiogenomics in lung cancer diagnosis and treatment

肺癌は世界的に罹患率および死亡率が高い疾患であり，その診療において個別化医療の推進は重要な課題である。特に，治療方針決定に不可欠なドライバー遺伝子変異の有無や免疫チェックポイント阻害薬の効果予測など，より精緻なバイオマーカーが求められている。従来，これらの情報は侵襲的な生検により得られてきたが，検体採取の困難さや，単一の生検では捉えきれない腫瘍内不均一性といった問題点を内包する^1）。

Radiomics and radiogenomics offer a paradigm shift in lung cancer care, converting medical images into high-dimensional data to non-invasively decode tumor phenotypes and genotypes. This “virtual biopsy” approach aims to predict prognosis, treatment response, and genetic mutations like EGFR. However, clinical translation is hampered by a “reproducibility crisis” and a “translation gap.” This article details the workflow, clinical applications, and critical initiatives like IBSI and TRIPOD＋AI that address these challenges. Furthermore, it explores the transformative potential and emerging complexities of foundation models, which are reshaping the future of integrated diagnostics and the radiologist’s role.