| Project/Area Number |
22K16580
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 55040:Respiratory surgery-related
|
|---|
| Research Institution | Dokkyo Medical University |
|---|
Principal Investigator |
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
|
|---|
| Keywords | 気管支鏡 / 肺癌 / PDT / AI / ＰＤＴ |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究は末梢小型肺癌に対する光線力学的治療 (photodynamic therapy; PDT) により正確な照射法の確立を目的とする。肺癌臨床病期 IA 期及び IB 期の非小細胞肺癌 に対して手術が不適応の場合には放射線療法が推奨される。しかし多発性または間質性肺炎合併などで治療困難な患者が存在する。このような患者にも施行できる治療の確立を目指しPDTの治験が進行中である。3次元画像構築ソフトやDeep learningを用いた腫瘍成分の解析を行い、最適なレーザー照射を施行する。適切な治療を行えなかった症例に対し、治療効果が期待できる低侵襲な治療法の選択肢を新たに提供できる意義は大きい。
|
| Outline of Final Research Achievements |
The aim of this study is to establish a more accurate irradiation method of photodynamic therapy (PDT) for small peripheral non-small lung cancer. 3D image construction software is used to guide the probe, and tumor components are analyzed using deep learning to adjust irradiation intensity for optimal laser irradiation. We are conducting a clinical trial in which laser irradiation distribution is determined using AI software and PDT is performed. Furthermore, we are using AI software to analyze and evaluate the efficacy of treatment. Multidimensional data profiles are created, compared, and discussed.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
肺癌臨床病期IA 期及びIB 期の非小細胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)に対する標準治療は手術であり、手術が不適応の場合には放射線療法が推奨されるが、多発性または間質性肺炎合併や低肺機能などの理由から、どちらの治療もできない患者が存在する。このような患者にも安全に施行できる治療の確立は非常に重要である。
早期発見できたものの適切な治療を行えず無治療経過観察となっていた症例に対し、治療効果が期待できる低侵襲な治療法の選択肢を新たに提供できる意義は大きい。
|
