| Project/Area Number |
21K07673
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
林 和彦 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (70718981)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小川 和彦 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (40253984)
金井 達明 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教授 (80161149)
皆巳 和賢 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (90634593)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 炭素線 / 線エネルギー付与 / 正常組織障害 / 重粒子線 / 正常細胞 / 細胞生残率 / 炭素イオン線治療 / 晩期有害事象 |
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| Outline of Research at the Start |
放射線抵抗性をもつ難治性癌（膵癌や肺癌）に対して、重粒子線（炭素線）治療は比較的良好な局所制御を示すが、しかし治療成績はまだ満足できるものではない。重粒子線の殺腫瘍効果は線エネルギー付与（LET）と密接に関連するが、LETと正常組織障害の関係についてはまだよくわかっていない。そこで本研究では重粒子線治療によって起こる正常組織(消化管と血管、肺)の障害の生物学的機序を明らかにし、障害発生の予測モデルを開発することを目的とする。これにより重粒子線治療の臨床において、重篤な障害を低減することが可能となる。さらに今後、線量増加を通して難治性癌の根治性を高める可能性につながる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
放射線抵抗性をもつ難治性癌に対して、重粒子線（炭素線）治療は比較的良好な局所制御を示すが、しかし治療成績はまだ満足できるものではない。治療成績向上の手段として重粒子線治療の線量増加が挙げられるが、癌に近接する正常組織の障害も増加させてしまう可能性が高い。また重粒子線の殺腫瘍効果は線エネルギー付与（LET）と密接に関連するが、LETと正常組織障害の関係についてはまだよくわかっていない。そこで本研究では重粒子線治療によって起こる正常組織の障害の生物学的機序を明らかにし、障害発生の予測モデルを開発することを目的とする。
本年度は、皮膚の障害の予測モデルを構築する為にヒト正常皮膚線維芽細胞株を用いて、LETを15, 20, 30, 50, 70 keV/μmと可変させて細胞の応答を検討した。その結果、低いLET領域では皮膚細胞の生物学的効果比（Relative biological effectiveness:RBE）が臨床で用いられているClinicalRBEよりも高い事が分かった。一方で、LETが50以上となるとClinicalRBEよりも皮膚細胞のRBEが低かった。臨床において正常皮膚に照射される炭素線のLETは低い値を示す為、予測と異なる細胞応答が起きる可能性が考えられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
目標となる障害予測モデルに必要なデータが揃った為
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度までに得られた蓄積データを世に出すために論文化を進める
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