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Volume 75, Issue 5 （May 2026）

産婦人科の実際 75巻5号（2026年5月発行）

Japanese English

特集 AIとデジタルが作り出す産婦人科医療―胎児・母体・生殖・婦人科腫瘍・ヘルスケアへの応用

Ⅳ．婦人科腫瘍

2．H & E画像からゲノム情報を予測する―婦人科病理AIによるmolecular subtypingの現状と臨床実装への課題― 真里谷奨 ¹ T. Mariya ¹ ¹札幌医科大学医学部産婦人科学講座/札幌医科大学附属病院遺伝子診療科（講師） pp.471-474

発行日 2026年5月1日 Published Date 2026/5/1

DOI https://doi.org/10.18888/sp.0000003821

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参考文献 Reference

婦人科がんを含む昨今のがん診療において，分子生物学的分類は個別化医療の基盤となっている。次世代シーケンサーなどを用いた腫瘍のゲノム解析は，通常は高コストで数週間の期間を要するが，病理標本のAI解析（パソミクス：pathomics）はこれらを数秒で予測可能である革新的な代替手法であり，例えば子宮体癌の分子型分類や卵巣癌の相同組換え修復欠損（HRD）推定においては，従来検査に匹敵する性能が報告されつつある。したがって，病理AI解析は，高額なゲノム解析の対象を絞り込むトリアージツールとしての活用が期待される。しかし，施設間の染色差異やスキャナの違いに伴う精度の不安定性という大きな課題もいまだ残されている。社会実装に向けては，前臨床段階から脱却するための大規模研究と標準化が不可欠である。