深層学習ネットワークを用いた、高リスク前立腺癌に対する個別化定位放射線治療の開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K16725
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 平田 岳郎 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (20777916)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 放射線科学 / 放射線治療 / 人工知能 / 深層学習

Outline of Annual Research Achievements

高精度放射線治療技術の一つである定位放射線治療（SBRT）は、病巣に高線量を集中し、周囲臓器の被曝を低減することが可能な手法で、前立腺癌に対する治療法としても普及してきている。しかしながら高リスク症例に対しては良好な治療効果と安全性を両立しうる至適な計画手法がまだ確立されておらず、現在でも研究開発が必要とされている。本研究では、既存の患者データをもとに、深層学習の手法も活用して治療後の有害事象発症やQOL低下を予測するモデルを構築し、そのモデルを用いて患者の臨床背景に応じ周囲臓器に照射される線量を最適化した、有効性と安全性を両立しうる個別化SBRT計画手法を確立し、高リスク前立腺癌の治療に臨床導入することを目指している。
研究初年度は、SBRTを受けた患者75名のデータを用い、患者背景、放射線治療の線量分布、線量・体積に関する各種パラメータから尿路系・消化器系の有害事象発症、QOL悪化の状況について、ニューラルネットワーク・深層学習を用いた予測モデル（患者背景および放射線治療の線量分布から、有害事象発症やQOL悪化のリスクを予測する）構築を試みたが、至適なモデルの確立に至らなかった。
研究2年目に入り、画像データや放射線治療に関する線量・体積パラメータの使用方法を変更して追加検討を行ったが、やはり予測モデルとしては不十分と考えられる結果しか得られていない。
現在は深層学習に用いるデータ量自体が不足している可能性を考え、対象症例を増やして再度検討を行う方針とし、追加症例についてのデータ収集、解析を行っている状況である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

計画2年目にモデルの有用性の検証、臨床導入の準備を行う計画であったが、予測モデルの確立に至っていない。研究対象症例を増やしての追加検討が必要となっており、研究の進捗状況としてはやや遅れている。

Strategy for Future Research Activity

深層学習に用いる症例数を増やして検討を進め、有害事象発症、QOL悪化についての予測モデル構築を目指す。
その後、構築したモデルの有用性を検証し、予測モデルを臨床導入するための準備を進める。

Causes of Carryover

研究進捗の遅れにより、成果発表のための学会参加費用、論文英文校正費用、論文投稿費用等を次年度に繰り越すこととなった。