NSCLC病理AI免疫療法予測
カテゴリ（仮説キーワード） | AIおすすめ |
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NSCLC病理AI免疫療法予測 | 35 |
Path-IO病理AIモデル | 3 |
NSCLC免疫療法AI検証コホート | 27 |
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
A multicenter multimodel habitat radiomics model for predicting immunotherapy response in advanced NSCLC.
PMID:
41704757
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は非小細胞肺がん（NSCLC）患者の免疫療法応答予測に焦点を当てており、これは仮説で述べられている疾患と介入に対応しています。また、モデルは3D深層学習、臨床情報、PD-L1表現など他の比較対象と比較され、優れた予測性能を示しており、免疫療法の効果を予測するための新たな方法として支持されています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Inferring tumor immune microenvironment -related risk states from pretreatment H&E pathomics and clinical biomarkers to predict checkpoint inhibitor pneumonitis in advanced NSCLC: a multicenter multimodal study.
PMID:
41798925
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は人工知能と組織病理学が非小細胞肺がん（NSCLC）のチェックポイント阻害薬による肺炎炎症（CIP）のリスクを予測できると述べており、これは免疫療法に対する反応を予測するという仮説に近い。ただし、論文はCIPの予測に関し焦点を当てているため、直接の免疫療法対応予測には限定される。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Unpacking Genomic Biomarkers for Programmed Cell Death Receptor-1 Immunotherapy Success in Non-Small Cell Lung Cancer Using Deep Neural Networks: Quantitative Study.
PMID:
41529246
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は非小細胞肺がん（NSCLC）患者に対するPD-1免疫療法の予測 biomarker を深層学習を使用して特定しており、これは仮説で述べられているデジタル病理学と人工知能による免疫療法応答の予測に直接関連しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Predictions of Response in Non-small Cell Lung Cancer Patients Treated with Immune Checkpoint Inhibitors Using Clinical Data, Deep Learning, and Radiomics.
PMID:
41087235
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.9
論文は非小細胞肺がん患者に対する免疫チェックポイント阻害療法の応答予測に焦点を当てており、これは仮説で述べられているデジタル病理学と人工知能による予測と一致しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Automated quantification of tumor-infiltrating lymphocytes by machine learning reveals prognostic and immunogenomic features in lung cancer.
PMID:
41629429
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は非小細胞肺がん（NSCLC）における腫瘍浸潤リンパ球（TILs）の自動定量を検討しており、免疫療法に対する予後指標としての価値を示しています。これは仮説に直接言及されていませんが、TILsと免疫療法との関連性を推測させる結果を提供しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Deep learning-based assessment of PD-L1 expression in NSCLC predicts outcome for patients treated with anti-PD-1 immunotherapy.
PMID:
41766864
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は深層学習（DL）を使用してPD-L1の免疫組織化学スライドから非小細胞肺がん患者の予後を予測することができることを示しており 、これは仮説に直接言及されています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Construction and validation of a CT-based radiomics-deep learning signature for non-invasive prediction of PD-L1 expression and immunotherapy outcomes in non-small cell lung cancer.
PMID:
41659266
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文はCT画像から推定されるRADLsigがPD-L1の表現量と免疫療法に対する反応を予測する能力を示しており、これは仮説に直接言及されています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Single-cell mitophagy signature-based artificial intelligence model enhances prediction of prognosis and immunotherapy response in non-small-cell lung cancer.
PMID:
41851738
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は人工知能モデルが非小細胞肺がん（NSCLC）の免疫療法応答予測に貢献することを示しており、これは仮説に直接言及されています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Distinct Tumor-Immune Ecologies in Patients with Lung Cancer Predict Progression and Define a Clinical Biomarker of Therapy Response.
PMID:
41418101
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は非小細胞肺がん（NSCLC）患者の免疫療法に対する反応予測に焦点を当てており、これは仮説で述べられている内容と一致しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
Predicting Immunotherapy Outcomes in NSCLC Using RNA and Pathology from Multicenter Clinical Trials.
PMID:
41159493
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は免疫療法の反応予測に焦点を当てており、人工知能と病理学がその予測に貢献することを示しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2026
PubMedタイトル
What practicing pathologists and oncologists should know about the new computational pathology-based companion diagnostic tools.
PMID:
41736658
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は人工知能が免疫療法の反応予測に貢献することを示唆しており、これは仮説を直接支持しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
Multimodal deep learning for immunotherapy response prediction and biomarker discovery in non-small cell lung cancer.
PMID:
40901703
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.9
論文は非小細胞肺がん（NSCLC）における免疫療法の反応予測に焦点を当てており、これは仮説で述べられている疾患と介入に対応しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
Deep Learning Model for Predicting Immunotherapy Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer.
PMID:
39724105
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は深層学習モデルを使用して非小細胞肺がん患者の免疫療法反応を予測し、その結果が免疫チェックポイント阻害薬（ICI）に対する反応と関連していることを示しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
AI-derived longitudinal and multi-dimensional CT classifier for non-small cell lung cancer to optimize neoadjuvant chemoimmunotherapy decision: a multicentre retrospective study.
PMID:
41127561
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文はAI技術を使用して非小細胞肺がん（NSCLC）に対するネオアジュバンチーチモニューモ Therapy (NACI)の反応を予測するAIシステムを開発し、その性能を評価しています。これは仮説に直接言及されており、数字も支持しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
Unlocking the Immune System: Advances in Next-generation Immunotherapy for Lung Cancer.
PMID:
41169141
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は免疫療法の進歩と予測 biomarker の使用について述べており、人工知能がこれらの biomarker を用いて免疫療法に対する反応を予測する可能性についても言及しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
Integrative habitat analysis and multi-instance deep learning for predictive model of PD-1/PD-L1 immunotherapy efficacy in NSCLC patients: a dual-center retrospective study.
PMID:
40676504
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は非小細胞肺がん（NSCLC）患者に対するPD-1/PD-L1免疫療法の持続的な臨床利益を予測するための画像モデルを開発しており、これは仮説に直接言及されています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
Predictive value of ENLIGHT-DP in patients with metastatic lung adenocarcinoma treated with immune checkpoint inhibitors and platinum chemotherapy directly from histopathology slides using inferred transcriptomics.
PMID:
39800380
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文はデジタル病理学と人工知能が非小細胞肺がん（NSCLC）の免疫療法応答を予測できるという仮説を直接支持しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
Interpretable artificial intelligence based on immunoregulation-related genes predicts prognosis and immunotherapy response in lung adenocarcinoma.
PMID:
41048340
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は免疫調節関連遺伝子（IRGs）に基づいたモデルが非小細胞肺がん（NSCLC）の肺腺癌（LUAD）患者に対する免疫療法応答を予測できると示しており、これは仮説に直接言及されています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
Exploring machine learning tools in a retrospective case-study of patients with metastatic non-small cell lung cancer treated with first-line immunotherapy: A feasibility single-centre experience.
PMID:
39752796
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は非小細胞肺がん（NSCLC）患者に対する免疫療法の早期進行予測において機械学習モデルを使用し、その有効性を検討しており、これは仮説に直接言及されています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.
カテゴリ：
NSCLC病理AI免疫療法予測
PubYear
2025
PubMedタイトル
Artificial Intelligence-driven image analysis for standardised programmed death-ligand 1 expression evaluation in non-small cell lung cancer.
PMID:
41013460
論文が選ばれた理由
コンフィデンススコア：
0.8
論文は人工知能を使用して非小細胞肺がんのプログラム死亡分子-1（PD-L1）免疫組織化学（IHC）表現を評価し、免疫療法の反応予測に貢献することを示しています。
利用した仮説
Digital pathology and artificial intelligence can predict immunotherapy response in non-small cell lung cancer.