| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐々木 智成 株式会社麻生(株式会社麻生飯塚病院医学研究推進本部), 放射線科, 部長 (10380437)
有村 秀孝 九州大学, 医学研究院, 教授 (20287353)
吉武 忠正 九州大学, 大学病院, 講師 (40452750)
松本 圭司 九州大学, 医学研究院, 助教 (40467907)
白川 友子 (イソヤマ友子) 九州大学, 医学研究院, 共同研究員 (40529830)
浅井 佳央里 九州大学, 大学病院, 助教 (40635471)
廣瀬 貴章 九州大学, 大学病院, 診療放射線技師 (50608982)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Outline of Annual Research Achievements |
放射線肺臓炎（radiation-induced pneumonitis: RP）は，肺癌放射線治療において重要な有害事象の1つである。RPに関連する臨床因子および線量・体積パラメータ等は報告されているが, 患者毎のリスクを予測し治療に反映することは困難である. これまで, 早期肺癌の定位放射線療法(SBRT)を対象にラディオミクスベースのRP予測モデルを構築し, その有用性を示すとともに, Betti number (BN) CT画像特徴量と血清バイオマーカー（血清KL-6）を組合せたモデルがAUC 0.825、Accuracy 0.724とRP発症予測に非常に有用であることを示してきた. また、肺癌SBRT後の再発（局所領域再発、遠隔転移）の予測に関する研究も行い, 治療計画CTの画像特徴量で再発リスクを予測可能であること, 更には, トポロジーベースの画像特徴量を用いることで予測精度が向上することを報告した.
最終年度では、SBRTを行った肺癌症例125例を対象として, CT画像特徴量と様々な臨床因子（年齢, 性別, PS, 喫煙歴, 組織型, 腫瘍径など）を複合して用いることでSBRT後の予後, 局所再発や遠隔転移のリスクをより正確に予測可能か検討した. その結果, SBRT後の観察期間中央値は37ヶ月で, 3年全生存率/無病生存率/局所制御率/無遠隔転移生存率が, それぞれ80.9%/61.7%/75.1%/74.5%で, 単変量及び多変量解析により, 局所制御率に関しては組織型, 腫瘍径, radiomic score, 無遠隔転移率に関してはradiomic scoreが, それぞれ独立した予測因子であることが示され, 組織型、腫瘍径に加えてradiomic scoreを用いるで, 肺癌SBRT後の再発リスクとその形式を予測することが可能であることが示唆された.
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