2020 Fiscal Year Research-status Report
粒子線治療における線量分布をベースとしたアダプティブ患者位置決めシステムの構築
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20K08151
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Research Institution | Kanagawa Cancer Center Research Institute |
Principal Investigator |
草野 陽介 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), その他部局等, その他 (40619665)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 膵臓がん / coverage / 消化管ガス / 腫瘍の位置変化 / 患者位置決めソフトウェア / robust planning |
Outline of Annual Research Achievements |
粒子線はブラッグピークを形成する放射線であり、正常臓器への線量を低く抑え、腫瘍へ線量を集中的に付与できる。その反面、飛程がずれると腫瘍線量が低下し、周辺の正常臓器にダメージを与える可能性がある。本研究はこの課題を解決し、治療成績の向上を目指して実施している。 本研究は『第1期(2020年4月~2021年9月)』と『第2期(2021年10月~2023年3月)』の2段階に分けて進めている。2020年度は基礎データの取得を目的に研究を進め、膵臓がん(患者10名)に着目し、腫瘍と正常臓器の位置変化、腫瘍と正常臓器に付与される線量の変化を解析した。膵臓がんは腫瘍の周辺が正常臓器(胃、十二指腸、小腸、大腸など)で囲まれることから、骨構造での患者位置決め(3D-2D骨照合)や腫瘍合わせでの患者位置決め(target matching)では腫瘍の線量低下や正常臓器への予期しない高線量付与が生じる可能性が高い。そのため、対象として膵臓がんを選択した。解析結果より、多くの患者で腫瘍の位置は患者足元側へシフトする傾向が見られ、腫瘍のcoverageが低下することがわかった。さらに解析の過程で、膵臓がんの炭素線治療では消化管ガスの影響が無視できないことが判明した。そのため、消化管ガスの影響評価およびその影響を最小限に抑えるための治療計画立案法(robust planning)をあわせて検討し確立した。現在、2020年度の研究成果を論文としてまとめ投稿中である。基礎データの取得と並行して患者位置決めソフトウェアの基本設計を行った。2021年度は引き続き他部位について基礎データの取得を進め、基本設計をもとにソフトウェアを製作する予定である。
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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
本研究は、第1期(~2021年9月)と第2期(~2023年3月)に分けて実施している。第1期では、1)基礎データの取得、2)患者位置決めソフトウェアの基本設計が課題となる。 基礎データの取得では対象を膵臓がんとし、患者10名についてデータ処理を行った。膵臓がんは腫瘍の周辺が正常臓器(胃、十二指腸、小腸、大腸など)で囲まれることから、骨構造での患者位置決め(3D-2D骨照合)や腫瘍合わせでの患者位置決め(target matching)では腫瘍の線量低下や正常臓器への予期しない高線量付与が生じる可能性が高い。治療時に撮影したin-Room CT画像(治療時の患者セットアップを保持した状態での最呼気CT画像)を使って、腫瘍の位置変化、腫瘍の線量評価(coverage評価)、正常臓器の線量評価を行った。その結果、多くの患者で腫瘍の位置は患者足元側へシフトする傾向が見られ、腫瘍のcoverageが低下することがわかった。さらに、膵臓がんの炭素線治療では消化管ガスの影響が無視できないことが処理過程で判明した。そのため、消化管ガスの影響評価およびその影響を最小限に抑えるための治療計画立案法(robust planning)をあわせて検討し確立した。現在、2020年度の研究成果を論文としてまとめ投稿中である。 患者位置決めソフトウェアの基本設計については、データ処理部の設計を完了し、業者発注分について発注審査(機種選定会議:発注の妥当性等を病院内で審査)およびその準備を終えた状態である。本研究では薬事取得品である治療計画装置の一部機能を使用することから、実臨床への影響を考慮し、連携する処理部については治療計画装置メーカーへ発注することとした。基本設計の期限は2021年9月末としているが前倒しで研究が進められている。 以上の通り、本研究は研究実施計画に沿って順調に進められている。
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Strategy for Future Research Activity |
現在までに膵臓がん(患者10名)の基礎データを取得した。2021年9月末を期限とし、引き続き、膵臓以外の部位(骨軟部、肝臓など)について2020年度と同様の処理(in-room CT画像への輪郭描画、腫瘍位置の評価、骨構造状態での線量分布計算など)を実施し、患者位置決めソフトウェアの開発および有効性評価のための基礎データ取得を進める。さらに、各臓器で3D-2D骨照合およびtarget matchingを実施し、腫瘍のcoverageおよび正常臓器の線量をまとめ、評価用データとして準備する。 第2期(~2023年3月)では、第1期で治療計画装置メーカーへ発注したデータ処理部を使ってシステムを構築し、線量分布ベースでの患者位置決めを実施する。最初に、第1期で準備した膵臓、骨軟部、肝臓のIn-room CT画像および輪郭を使って、テスト環境で患者位置決めソフトウェアを使ってアダプティブ患者位置決めを実施する。実際には、ソフトウェア上で計算範囲を指定し、照射位置(アイソセンター座標)を変化させ、各座標位置での線量分布を計算する。その結果をもとに最適な照射位置を決定し、腫瘍のcoverageと正常臓器の線量を他の手法(3D-2D骨照合およびtarget matching)での結果と比較し評価する。最終的に、治療システムとは切り離した状態となるが臨床現場に設置し、ルーチン作業での運用が可能か評価する。 前述の結果をもとに、2021年度中の特許出願を目指す。将来的には治療装置メーカーと連携し、実臨床への導入を目指す。そして、第2期での研究成果を論文としてまとめ投稿する予定である。
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Causes of Carryover |
本研究では線量分布をベースとした患者位置決めソフトウェアを製作する。本ソフトウェアでは、薬事取得品である治療計画装置の一部機能を使用することから、実臨床への影響を考慮し、連携する処理部については治療計画装置メーカーへ発注することとしている。2020年度に実施した基本設計をもとに見積もりを取った結果、想定していた金額を上回ることがわかった。そのため、2020年度に使用予定の研究費を2021年度に繰り越し、ソフトウェアの製作費および本ソフトウェアを稼働するための計算機の購入(製作するソフトウェアに必要な性能合わせて購入予定)に使用することとした。
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