ＡＩを用いた末梢小型肺癌に対する光線力学的治療法の検討

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K16580
• Research Institution: Dokkyo Medical University
• Principal Investigator: 西平 守道 獨協医科大学, 医学部, 助教 (80621234)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 気管支鏡 / AI / PDT / 肺癌

Outline of Annual Research Achievements

本研究はDeep learningを用いて末梢小型肺癌に対する光線力学的治療 (photodynamic therapy; PDT) のより正確な照射法の確立を目的としている。手術や放射線照射が困難な患者に安全に施行できる治療の確立を目指しPDTの末梢型肺癌に対する治験が進行中である。実際の手技はX線透視下でレーザープローブを病変まで誘導し照射するが、如何に正確に照射部位と病変部位を一致させるかが治療の鍵となる。そこで3次元画像構築ソフトを用いてレーザープローブを病変に誘導し、さらにDeep learningを用いた腫瘍成分の解析を行い、レーザー照射強度の調整をして最適なレーザー照射を施行する。
標準的な治療を施すことができない「手術が不適応」かつ「放射線治療が不適応」の臨床病期ⅠA期の末梢型非小細胞肺癌患者に対し、GGN/Solid自動分類AIソフトウェアを用いてレーザー照射分布を決定しPDTを施行する臨床試験を行っている。PDT施行後は1ヶ月、2ヶ月、３ヶ月後にPDT施行部から組織、細胞学的検査を行い抗腫瘍効果の評価を行っている。また同時期に胸部CT検査を行い、画像所見の比較検討を行っている。さらにGGN/Solid自動分類AIソフトウェアを用いて画像の成分分析を行いPDT後の治療効果を評価している。PDTの抗腫瘍効果、長期的な治療効果、再発の有無、内視鏡所見に加え、胸部CT上のGGN/Solid自動分類AIソフトウェアを用いた分析所見、病理組織学的な所見など多面的なデータプロファイルを作成し、それを基に末梢小型肺癌に対する経気管支鏡的PDTの適応病変、レーザー照射条件、照射方法などとGGN/Solid自動分類AIソフトウェア解析結果の比較・検討を行っている。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

標準的な治療を施すことができない「手術が不適応」かつ「放射線治療が不適応」の臨床病期ⅠA期の末梢型非小細胞肺癌患者に対し、GGN/Solid自動分類AIソフトウェアを用いてレーザー照射分布を決定しPDTを施行する臨床試験を行っており、症例集積を行いつつ併行してデータプロファイルを作成中である。

Strategy for Future Research Activity

症例集積終了し、作成したデータプロファイルを基に末梢小型肺癌に対する経気管支鏡的PDTの適応病変、レーザー照射条件、照射方法などとGGN/Solid自動分類AIソフトウェア解析結果の比較・検討を行う予定である。

Causes of Carryover

学会がweb参加が多く、出張が減少したことや物品費として見込んだ費用が掛からなかったため。
今後は学会の現地開催が増加してくるため、出張費としての使用やデータ管理に用いるハードディスク購入などに用いる予定である。