| Project/Area Number |
23KJ1733
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
兒玉 拓巳 九州大学, 医学系学府, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2023-04-25 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,700,000 (Direct Cost: ¥2,700,000)
Fiscal Year 2025: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2024: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2023: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 非小細胞肺がん / ベッチ数特徴量 / 再発 / 遺伝子発現 / 転移性脳腫瘍 / パーシステントトポロジー |
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| Outline of Research at the Start |
早期非小細胞肺癌の標準治療である手術と体幹部定位放射線治療(SBRT)の治療効果が同等との報告がある。そこで、早期肺癌の治療方針決定を支援するため、手術とSBRT後の治療効果の経時変化を予測する手法が必要であると考えた。本研究では、早期肺癌に対する手術と放射線治療の予後と関係するそれぞれの医用画像特徴量を明らかにすることで、患者ごとの治療効果の経時変化を予測する手法を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、早期非小細胞肺がんに対する手術と体幹部定位放射線治療（SBRT）の予後と関係するそれぞれの画像特徴量（特にベッチ数特徴量）を明らかにすることで、患者ごとの治療効果の経時変化を予測する手法を開発することである。また、令和5年度の研究目的は、早期肺がんに対してSBRTと手術の予後と関連するそれぞれの画像特徴量を明らかにすることであった。治療前の臨床特徴量とcomputed tomography（CT）画像の反転ベッチ数特徴量、従来レディオミクス特徴量を組み合わせることで、局所領域再発および遠隔転移について高リスク・低リスク群に患者を層別化した有意差を改善できることを報告した [Kodama, ICRPT 2013]。また、肺がんの予後と関連するとされるhomeodomain-only protein homeobox遺伝子発現量とCT画像特徴量の関連性 [Jin, Cancers. 2023] や、転移性脳腫瘍の原発巣推定で肺がんと関連するmagnetic resonance画像上の重要画像特徴量の究明 [Egashira, Phys Eng Sci Med. 2023] など、肺がんと画像特徴量の関連性を多角的に解析し報告した。一方、患者ごとの治療効果の経時変化を予測するためには、より予測性能と解釈性の高い画像特徴量が必要であると考えた。そこで、従来トポロジー特徴量と比較して画像上の穴構造の位置や階層構造の情報を残すことができるパーシステントトポロジーに基づく特徴量計算法を新たに導入し、肺がんの予後因子の一つであるepidermal growth factor receptor変異との関連性を解析した（論文準備中）。
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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
令和5年度の研究目的は、早期肺がんに対してSBRTと手術の予後と関連するそれぞれの画像特徴量を明らかにすることであった。そこで、SBRT後の局所領域再発や遠隔転移の予後と関連する臨床特徴量やベッチ数特徴量などの画像特徴量を解析し、患者の再発リスク分類に有用であることを発見した。また、肺がん患者の全生存期間や無増悪期間と関係するhomeodomain-only protein homeobox遺伝子発現量の予測や原発巣が肺がんである転移性脳腫瘍の予測などSBRT以外の治療法や進行肺がんの予後との関連性についても究明した。さらに、肺がん患者の治療法選択や予後推定に用いられるepidermal growth factor receptor変異を予測するため、新たなパーシステントトポロジーに基づく特徴量計算法を開発し、従来法と比較して高い予測能を示すことが分かった。このように、今年度は肺がんの予後と画像特徴量の関連性を多角的に研究し、当初の研究計画通りおおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度の研究目的は、肺がんの画像・臨床特徴量と腫瘍細胞数の経時変化の関係を究明することである。肺がん患者の治療前とフォローアップのCTやPETなどの画像特徴量と腫瘍体積・細胞数を計算し、その相関を解析する。肺がんの治療前後の腫瘍体積や細胞数、遺伝子発現などの情報と医用画像上で腫瘍の不均一性を解析するトポロジー特徴量が関連する可能性があり、手法の検討を進めていく。また、SBRT後の腫瘍細胞数の経時変化を推定する数理モデルの検討も必要である。
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