論文No4478
Development of a clinical prediction model using digital device data for interstitial lung disease in patients with unresectable stage III non-small cell lung cancer treated with durvalumab
Satoshi Ikeda,Hirotsugu Kenmotsu,Ryo Koto,...Chikako Iwao,Hiroshi Kitagawa,Nobuyuki Yamamoto
LUNG CANCER, Volume 218, 109470 August 2026.
背景
切除不能なステージIIIの非小細胞肺がんにおける化学放射線療法(CRT)後のデュルバルマブ地固め療法では、放射性肺炎を含む間質性肺疾患(ILD/RP)の早期発見が極めて重要である。
我々は、ウェアラブルデバイスから継続的に自動収集された測定データ、咳をカウントするスマートフォンアプリ、および電子カルテデータに機械学習アルゴリズムを適用することで、デュルバルマブ治療後のグレード2以上のILD/RPに関する臨床予測モデルを開発するための、多施設共同非介入パイロット研究を実施した。
方法
この前向き観察研究の主要目的は、グレード2以上のILD/RPの臨床予測モデルを開発することであった。
予測モデルの開発には8つの機械学習アルゴリズムを適用した。
4分割交差検証を行った後、受信者動作特性曲線下面積(ROC-AUC)を用いて予測性能を評価した。
結果
登録された145人の患者のうち、123人が解析対象となった。
年齢の中央値は68.0歳(範囲:39~85歳)で、79.7%が男性であった。
グレード2以上のILD/RPは46人に発生した。
主要目的において、XGBoostモデルが他の7つのモデルを上回る性能を示し、ROC-AUCは0.789(95%信頼区間[CI]:0.724~0.854)であった。
グレード2以上のILD/RPに対して、心拍数が最も高いSHAP(SHapley Additive exPlanations)値を示した。
患者背景とウェアラブルデバイスのデータ(咳アプリを除く)を用いたモデルは、すべてのデータソースを用いたモデルと同等の精度を示し、ROC-AUCは0.794(95% CI:0.730~0.859)であった。
結論
これらの知見は、CRT後にデュルバルマブ治療を受ける患者において、グレード2以上のILD/RPの臨床予測モデルを開発することの実現可能性(フィージビリティ)と許容性を支持するものである。
Background
Early detection of interstitial lung disease including radiation pneumonitis (ILD/RP) is crucial in consolidative durvalumab therapy after chemoradiotherapy (CRT) in unresectable stage III non-small cell lung cancer. We conducted a multicenter, noninterventional pilot study to develop clinical prediction models for grade ≥2 ILD/RP following durvalumab treatment by using machine learning algorithms on continuously collected automatic measurements from a wearable device and cough-counting smartphone application, as well as electronic medical record data.
Methods
The primary objective of this prospective observational study was to develop a clinical prediction model for grade ≥2 ILD/RP. Eight machine learning algorithms were applied to develop the prediction model. After performing 4-fold cross-validation, the prediction performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC).
Results
Of the 145 registered patients, 123 were analyzed. The median age was 68.0 years (range: 39–85), and 79.7% were male. Grade ≥2 ILD/RP occurred in 46 patients. The XGBoost model outperformed the other seven models for the primary objective, with an ROC-AUC of 0.789 (95% confidence interval [CI]: 0.724–0.854). Heart rate showed the highest SHapley Additive exPlanations value for grade ≥2 ILD/RP. The model using patient background and wearable device data (excluding cough app) showed accuracy comparable with the model using all data sources, with an ROC-AUC of 0.794 (95% CI: 0.730–0.859).
Conclusions
These findings support the feasibility and acceptability of developing a clinical prediction model for grade ≥2 ILD/RP in patients undergoing durvalumab treatment after CRT.

