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Volume 71, Issue 1 （January 2026）

臨床放射線 71巻1号（2026年1月発行）

Japanese English

特集胸部の最新画像情報2026

［総説］

肺癌診療におけるradiomics, radiogenomicsの応用 Application of radiomics and radiogenomics in lung cancer diagnosis and treatment 木戸尚治 ^1,2,3,4 Shoji Kido ^1,2,3,4 ¹大西脳神経外科病院　放射線診断科 ²大阪大学放射線科学基盤機構 ³大阪大学大学院医学系研究科 ⁴山口大学 ¹Department of Radiology Ohnishi Neurological Center ²Institute for Radiation Sciences The University of Osaka ³Graduate School of Medicine The University of Osaka ⁴Yamaguchi University キーワード： radiomics , radiogenomics , lung cancer Keyword: radiomics , radiogenomics , lung cancer pp.19-29

発行日 2026年1月10日 Published Date 2026/1/10

DOI https://doi.org/10.18888/rp.0000003034

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

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.