乳癌診療におけるRadiomics/Radiogenomicsの活用：2020年以降の研究動向

Utilization of radiomics/radiogenomics in breast cancer management：trends in research since 2020

radiomicsは，医用画像から量的特徴量を抽出し，他の診断情報との関係を統計解析や機械学習により推測・構築する手法であり，radiogenomicsは，画像解析特徴量と遺伝子解析情報を組み合わせて，がんの分類や予後・再発予測などに役立てる手法である。最近の研究からは，radiomicsまたはradiogenomicsの手法を用いて，乳癌の診断や治療方針の決定に関する情報が高い精度で得られることが示されている。例えば，乳癌のサブタイプやリンパ節転移の有無を画像特徴量から高い精度で予測することができる。また，radiogenomicsを用いて，乳癌の遺伝子プロファイルと画像特徴量との関連を求めることで，癌の進行度合いや治療効果の予測可能性が示されている。radiomics/radiogenomicsの技術は，すでに数多く報告されており，大規模なマルチセンター研究などによる検証が今後の課題となる。

Radiomics is a method that extracts quantitative features from medical images and uses statistical analysis and machine learning to infer and construct relationships with other diagnostic information. Radiogenomics combines image analysis features with genomic analysis information to aid in cancer classification, prognosis, and recurrence prediction. Recent research has demonstrated the high accuracy of using radiomics/radiogenomics techniques for diagnosing breast cancer and determining treatment strategies. For example, it can accurately predict breast cancer subtypes and lymph node metastasis based on image features. Radiogenomics has also shown potential in predicting cancer progression and treatment response by exploring the relationship between genomic profiles and image features. The application of radiomics/radiogenomics techniques has been extensively reported, and further validation through large-scale multicenter studies is a future challenge.