肺癌に引き続き乳癌の２０２５年ASCO年会乳癌関連演題のLLMによる分析を行った。
分析のアウトライン
演題抽出
２０２５年米国臨床腫瘍学会年会の演題を"Breast Cancer"をキーワードに検索し、７９４演題を得た。そのうち発表には選ばれていない演題（Publication only）を除くと、学会発表演題として３８７演題が残った。解析対象はこの３８７演題である。
分析方法
直近の臨床腫瘍学関連の腫瘍雑誌の情報をもとに本年度の学会の傾向を主要なAIに分析させた。Chat bot はMonica，知識ソースは「学術（Google Scholar）」を選択。今回使用したモデルはClaude 4 Sonnet, Gemin 2.5 Pro, GPT-4.1である。それぞれAnthoropic, Google, OpenAIの最新モデルだ。プロンプトは以下の通り。
これは本年度の米国臨床腫瘍学会年会の乳癌関連の演題です。この演題全体を読んで、乳癌専門医の立場から本年度の年会の傾向を述べてください。過去の情報としては２０２３，２０２４年にNew England Journal of Medicine, Lancet , Lancet Oncology, Journal of Clinical Oncologyに発表された論文が有益です。
分析結果概要
それぞれのモデルが抽出した学会のトピックスは以下の通りである。大体同じトピックスを選択しているが、主項目とサブ項目の括り方がClaudeが少し違う。２０２５年乳癌の主な傾向は、GPT-4.1の総括にもあるように「個別化医療の深化」「治療法の最適化」「健康格差是正」「サバイバーシップ重視」であることは共通している。
Claude 4 Sonnet
1. 精密医療・バイオマーカーの更なる発展
・ctDNA（循環腫瘍DNA）の臨床応用拡大
・ゲノム検査の多様化
2. 免疫療法の最適化と個別化
・TNBC（トリプルネガティブ乳癌）での免疫療法併用
3. HER2陽性乳癌治療の進歩
・T-DXd（トラスツズマブ デルクステカン）の最適化
4. 健康格差（Health Disparities）への注目
5. Real-World Evidence（RWE）の重要性増大
6. AI・デジタルヘルスの臨床応用
・AI技術の予後予測への応用
7. 新規薬剤・治療戦略
・CDK4/6阻害薬の最適化
Gemini Pro 2.5
1. 個別化医療の深化とバイオマーカー探索の継続
・ctDNA（循環腫瘍DNA）の臨床応用拡大:
・ゲノムプロファイリングの最適化と多様化:
・免疫プロファイリングとバイオマーカー:
2. 治療法の最適化、De-escalation、Escalation戦略の追求
・De-escalation戦略:
・HR陽性HER2陰性乳癌における治療戦略の進化:
・特定のサブタイプや状況における治療法の検討:
3. 健康格差（Disparities）とReal-World Evidence（RWE）への関心の高まり
・健康格差の解明と対策:
・Real-World Evidenceの活用:
4. AI（人工知能）とデジタル技術の臨床応用
5. サバイバーシップとQOLの重視
GTP-4.1
1. 個別化治療・バイオマーカー活用の深化
・ctDNA（循環腫瘍DNA）関連研究が多数
・多様なゲノムアッセイの臨床実装
2. 治療強度の最適化（De-escalation/Escalation）
・HER2陽性乳癌の治療縮小（de-escalation）や新規指標の探索
・HR陽性乳癌のCDK4/6阻害薬活用と適正化
・放射線治療の短縮・省略戦略
3. 健康格差・リアルワールドデータ（RWD/RWE）重視
・人種・経済格差に関する詳細解析
・RWEの活用拡大
4. 免疫・微小環境・AI技術の応用
・TILs・免疫関連バイオマーカーの予後予測
・AIを用いた予後予測や病理評価
5. サバイバーシップ・QOL・晩期毒性への配慮
・長期QOL・心血管リスク・認知機能の評価
・経済毒性・治療費負担の分析
AIによる傾向分析の例 - GPT-4.1の出力
ASCO 2025年会の乳癌関連演題を全体的に俯瞰すると、ここ数年の国際的な研究潮流や主要医学誌の報告（NEJM, Lancet, Lancet Oncology, JCO 2023-2024）を実臨床へ落とし込む動きと、次世代の個別化医療・アウトカム重視への「深化」が鮮明です。以下、注目すべきトピックとその背景を解説します。
1. 個別化治療・バイオマーカー活用の深化
ctDNA（循環腫瘍DNA）関連研究が多数
（例：552, 555, 558, 560）
微小残存病変（MRD）検出や再発リスク層別化、モニタリングの現実的な運用が大きなテーマ。
→【背景】2023-24年のNEJM, JCO等でctDNAの臨床的有用性が相次ぎ報告され、MRDベースの治療介入時期最適化が国際的関心事。
多様なゲノムアッセイの臨床実装
Oncotype DX（525, 528, 539）、MammaPrint、Breast Cancer Index（531, 557）、HER2DX（532）など。
特に人種・年齢・サブグループごとの有用性・限界の検証が進む。
→【背景】TAILORx, RxPONDER, MINDACT試験の知見をさらに現実の多様な患者層に拡張。
2. 治療強度の最適化（De-escalation/Escalation）
HER2陽性乳癌の治療縮小（de-escalation）や新規指標の探索
502, 532, 542など。
→【背景】DESTINY-Breast04（NEJM 2022）でのHER2-low定義拡大の流れの中、治療の個別最適化が進む。
HR陽性乳癌のCDK4/6阻害薬活用と適正化
Dalpiciclib（515）、AbemaciclibのBMI別効果（520）、NATALEE適応患者の実臨床解析（527）
→【背景】monarchE, NATALEE試験（Lancet Oncol, NEJM 2023）での補助療法拡大の現場適応。
放射線治療の短縮・省略戦略
514, 580
→【背景】低リスク症例へのAPBI適応やSLNB省略の国際的議論（Lancet Oncol 2023）
3. 健康格差・リアルワールドデータ（RWD/RWE）重視
人種・経済格差に関する詳細解析
518, 527, 539, 540, 554, 568など。
→【背景】米国社会の健康格差問題が乳癌領域でもクローズアップされ、アウトカム格差是正の具体策模索が進む。
RWEの活用拡大
ゲノム検査・治療実態（528, 535, 555）、男性乳癌の解析（538, 550）、治療パターンの多様性（524, 546, 547）
→【背景】臨床試験と現実のギャップを埋めるデータの蓄積。
4. 免疫・微小環境・AI技術の応用
TILs・免疫関連バイオマーカーの予後予測
551, 553, 564, 569, 570
→【背景】KEYNOTE-522（NEJM 2020, Lancet Oncol 2022）以降の免疫療法最適化の流れ。
AIを用いた予後予測や病理評価
549, 551
→【背景】AI/デジタル病理の進展により客観的評価・予測モデルの実臨床応用が現実味を増す。
5. サバイバーシップ・QOL・晩期毒性への配慮
長期QOL・心血管リスク・認知機能の評価
523, 544, 545, 574, 579
→【背景】生存率向上時代における「その後の人生の質」への国際的関心。
経済毒性・治療費負担の分析
518, 519
→【背景】治療選択の現実的課題としての経済面の重視。
総括
ASCO 2025の乳癌演題は、「個別化医療の深化」「治療法の最適化」「健康格差是正」「サバイバーシップ重視」という4本柱が明確です。
ここ2年の主要医学誌論文で示された新知見（ctDNA, CDK4/6阻害薬, 免疫療法, HER2-low, RWD, 健康格差）をいかに現実の臨床に落とし込み、さらに患者一人ひとりの背景に応じて最適化できるかが問われています。今後は、AIや新規バイオマーカーのさらなる導入、QOLや経済面も含めた「患者中心のがん医療」の進化が期待されます。
