論文の概要: Multimodal AI-driven Biomarker for Early Detection of Cancer Cachexia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06797v1
• Date: Sun, 09 Mar 2025 22:32:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:45:40.718593
• Title: Multimodal AI-driven Biomarker for Early Detection of Cancer Cachexia
• Title（参考訳）: 癌キャッシュキシアの早期検出のためのマルチモーダルAI駆動バイオマーカー
• Authors: Sabeen Ahmed, Nathan Parker, Margaret Park, Evan W. Davis, Jennifer B. Permuth, Matthew B. Schabath, Yasin Yilmaz, Ghulam Rasool,
• Abstract要約: がんキャッシュキシアは多因子症候群であり、進行性筋肉の洗浄、代謝異常、全身炎症を特徴とする。 キャッシュキシアに決定的なバイオマーカーは存在しない。 本研究では,早期がんキャッシュリア検出のためのマルチモーダルAIベースのバイオマーカーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.27396467108753
• License:
• Abstract: Cancer cachexia is a multifactorial syndrome characterized by progressive muscle wasting, metabolic dysfunction, and systemic inflammation, leading to reduced quality of life and increased mortality. Despite extensive research, no single definitive biomarker exists, as cachexia-related indicators such as serum biomarkers, skeletal muscle measurements, and metabolic abnormalities often overlap with other conditions. Existing composite indices, including the Cancer Cachexia Index (CXI), Modified CXI (mCXI), and Cachexia Score (CASCO), integrate multiple biomarkers but lack standardized thresholds, limiting their clinical utility. This study proposes a multimodal AI-based biomarker for early cancer cachexia detection, leveraging open-source large language models (LLMs) and foundation models trained on medical data. The approach integrates heterogeneous patient data, including demographics, disease status, lab reports, radiological imaging (CT scans), and clinical notes, using a machine learning framework that can handle missing data. Unlike previous AI-based models trained on curated datasets, this method utilizes routinely collected clinical data, enhancing real-world applicability. Additionally, the model incorporates confidence estimation, allowing the identification of cases requiring expert review for precise clinical interpretation. Preliminary findings demonstrate that integrating multiple data modalities improves cachexia prediction accuracy at the time of cancer diagnosis. The AI-based biomarker dynamically adapts to patient-specific factors such as age, race, ethnicity, weight, cancer type, and stage, avoiding the limitations of fixed-threshold biomarkers. This multimodal AI biomarker provides a scalable and clinically viable solution for early cancer cachexia detection, facilitating personalized interventions and potentially improving treatment outcomes and patient survival.
• Abstract（参考訳）: がんのキャッシュキシアは、進行性筋肉の洗浄、代謝異常、全身炎症を特徴とする多因子症候群であり、生活の質が低下し死亡率も上昇する。 広範な研究にもかかわらず、血清バイオマーカー、骨格筋の測定、代謝異常などのキャッシュキシア関連指標は他の状態と重複することが多いため、唯一の決定的なバイオマーカーは存在しない。 CXI、CXI(mCXI)、CASCO(Cachexia Score)を含む既存の複合指標は、複数のバイオマーカーを統合するが、標準化された閾値が欠如しており、臨床効果が制限されている。 本研究では,早期がんキャッシュキシア検出のためのマルチモーダルAIベースのバイオマーカーを提案し,オープンソースの大規模言語モデル(LLM)と医療データに基づいて訓練された基礎モデルを活用する。 このアプローチは、人口統計、疾患のステータス、ラボレポート、放射線画像(CTスキャン)、臨床ノートなどの異種患者データを、欠落したデータを扱う機械学習フレームワークを使って統合する。 キュレートされたデータセットに基づいてトレーニングされた従来のAIベースモデルとは異なり、この方法は日常的に収集された臨床データを使用し、現実の応用性を高める。 さらに、モデルには信頼度推定が組み込まれており、正確な臨床解釈のために専門家によるレビューを必要とする症例を識別することができる。 複数のデータモダリティを統合することで,がん診断時のキャッシュキシア予測精度が向上することが示された。 AIベースのバイオマーカーは、年齢、人種、民族性、体重、がんの種類、ステージといった患者固有の要因に動的に対応し、固定閾値バイオマーカーの制限を回避する。 このマルチモーダルAIバイオマーカーは、早期がんキャッシュリア検出のためのスケーラブルで臨床的に実行可能なソリューションを提供し、パーソナライズされた介入を促進し、治療結果と患者生存を改善する可能性がある。

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