脳腫瘍，特に神経膠腫のradiomics や深層学習による遺伝子変異型予測を主題とした研究開発が盛んに発表されている．Radiomics や深層学習は定性的にしか評価できなかった放射線画像を定量的に評価できる技術として注目され，放射線画像と腫瘍内の遺伝子変異型を直結する新たな概念として期待された．その一方で，「過学習」や「ドメインシフト」というradiomics や深層学習が抱える特有の技術的問題を解決する必要に迫られている．また，本技術を実臨床に応用できるようになるためには，きわめて高い診断精度を達成する必要があったり，非腫瘍性病変も含めたコホートでも正しい診断に至ることができる必要があったりと，多くの課題が浮き彫りになっている．本稿では，神経膠腫の遺伝子変異型予測に対するradiomics や深層学習のこれまでと現状，そしてこの研究分野が抱えている問題についてまとめる．
