2020 Fiscal Year Research-status Report
AIを用いたCTテクスチャ解析による大腸癌肝転移に対する化学療法の治療効果予測
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20K07702
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
宮本 裕士 熊本大学, 病院, 講師 (80551259)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
日吉 幸晴 公益財団法人がん研究会, 有明病院 大腸外科, 副医長 (30573612)
徳永 竜馬 熊本大学, 病院, 非常勤診療医師 (20594881)
今村 裕 公益財団法人がん研究会, 有明病院 消化器外科, 医長 (70583045)
清住 雄希 熊本大学, 病院, 非常勤診療医師 (30827324)
中浦 猛 熊本大学, 病院, 准教授 (90437913)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 切除不能大腸癌 / 肝転移 / CTテクスチャ解析 / 機械学習 / AI / 化学療法 / 治療効果予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度の実績概要は以下の通りである。
①熊本大学病院消化器外科で、初回治療として全身化学療法を施行した切除不能大腸癌肝転移症例150例のデータ整理を行った。 ②熊本大学倫理委員会に臨床研究の申請を行い、許可された。 ③Primary endpointである化学療法の奏効度をRECIST基準に沿って全症例再評価を行った。 ④治療前1か月以内のCTのDICOMデータから治療前肝転移症例のCTテクスチャ解析を行った。各症例最大サイズの肝転移に、3d-slicerを用いて3次元の関心領域(regionofinterest,ROI)を描き、pyradiomicsパッケージを用いて、ROIに対して107のテクスチャ特徴を抽出した。 ⑤機械学習解析を施行した。対象症例150例をTrainingコホート112例とさらにValidationコホート38例にランダムに割り当てて解析を行った。107のパラメータのうち、Trainingコホートの奏効例、非奏効例に影響のあるものをBorutaの手法で選択した所、3つのパラメータが選択された。その3つのパラメータを使用したRandom ForestモデルでValidationコホートの奏効度を予測したところ、AUC=0.77の成績が得られた。 ⑥九州消化器癌化学療法研究会（KSCC）より1次化学療法の臨床試験についてのDICOMデータを送付してもらった。
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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
進捗は順調である
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| Strategy for Future Research Activity |
①化学療法の治療効果として、生存成績の予測に関する解析を行う。当科での150例の内、分子標的薬のBevacizumabと抗EGFR抗体薬を使用した群それぞれで解析を行う。
②九州消化器癌化学療法研究会（KSCC）でこれまでに行われた大腸癌1次化学療法の臨床試験の中で、肝転移を伴う症例を使用し解析する。KSCCのDICOMデータの取り込み及びCTテクスチャ解析を行う。
③Machine learningでの解析を行う。
④奏効度の結果について、論文作成を行う。
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| Causes of Carryover |
理由：試薬、消耗品については、医局内保管のものを使用することができた。また、旅費については、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響により学会開催形式がハイブリッド開催へ変更となる事が多く出張が減った為、未使用額が生じた。
使用計画：試薬、消耗品の購入及び研究データの管理、資料整理を行ってもらうための事務補佐員の雇用経費に充てたい。また、最新の研究情報を得るため、及び、研究成果発表のための学会出張旅費にも充てたいと考える。
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