Development of on-line Adaptive Radiotherapy for Uterine Displacement and Deformation using High-Field MR Linac
| Project/Area Number |
22K07661
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
宇野 隆 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30302540)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横田 元 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (20649280)
根本 未歩 (渡辺未歩) 千葉大学, 大学院医学研究院, 准教授 (50568665)
恒田 雅人 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任講師 (60800753)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | MR画像誘導 / 即時適応放射線治療 / 臨床ワークフロー / 合成CT / MR-only simulation / 放射線治療 |
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| Outline of Research at the Start |
高磁場1.5T MRリニアックを用い、CTに代わりMRI単独の放射線治療計画・画像誘導の臨床導入によって、体内で動く子宮を体外から正確に照射する技術を開発することを目的とする。放射線治療に不可欠な組織CT値をもたないMRIのみを用いて、放射線被曝やマーカ刺入などの侵襲を伴うことなく放射線治療計画を達成するための合成CT（Synthetic-CT: sCT）作成技術を開発する。また、照射中の連続的なMRI画像から子宮の4次元的な動態解析を行い、機械学習を用いて取得されるシネ画像から３次元腫瘍位置の変動を予測することで、子宮がんへのより正確な照射法を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
呼吸性移動や蠕動など動きのある臓器に対するMR画像誘導即時適応放射線治療（MRgART）における臨床ワークフロー確立：MRgARTを実施するための新たな臨床ワークフローを確立し、R5年は前年度の実現可能性検証に引き続き臨床適応を行った。肺や肝臓がんに対しては、横隔膜の動きから算出する呼吸波形とMRシネ画像を使用した腫瘍の位置変動把握を臨床使用することが確定した。子宮頸がん、前立腺がんなど骨盤腫瘍に対しては腸管ガスや膀胱容量といった生体情報とAxial-, coronal-, sagital-の3断面のリアルタイムMRシネ画像（beam-on imaging）を画像誘導に使用することが決定された。治療寝台上でMRリニアック本体を用いて撮影したMR画像をもとに、標的及びリスク臓器の輪郭を修正し再度強度変調放射線治療計画を行う（即時適応）ことで、あらかじめ設定された線量制約が再度すべて達成されることが証明された。しかし、位置修正のみで照射や形状およびフルエンスを固定して照射計画を立案しても、体内移動がわずかである前立腺がんであっても線量制約が未達成となることが示され、MRgARTの臨床的意義が示され、放射線治療におけるまったく新たな臨床ワークフローが確立した。照射中の子宮の動きはオリゴ転移症例などで確認され、膀胱容量の継時変化やそれによる消化管位置の移動に影響されることが示唆された。
臨床症例の多い前立腺癌において当施設での複数の画像データを用いAI深層学習により、多シークエンスMRI画像をもとに合成CT（Synthetic-CT: sCT）画像の作成を行った。実際のCTによる治療計画とMR-only simulation（sCT）による治療計画とで線量パラメータの相違はわずかで、その臨床的影響を評価する段階まで進んでいる。
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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
R5年度の最も重要な目標であった、MRgARTの臨床的意義や即時適応を行わない従来の放射線治療に対する線量制約達成上のアドバンテージが示され、放射線治療におけるまったく新たな臨床ワークフローが確立し論文公表できたため。呼吸性移動など予測可能な動きに対する臨床的対応がMRgART で確立し、少ないマージン設定での臨床運用が可能となった。子宮頸がんのブースト照射やリンパ節オリゴ転移症例に対する骨盤内定位放射線治療症例で照射中の骨盤内臓器の動きがある程度把握可能となった。一方、MR-only simulationの臨床導入に必須とされる合成CT（Synthetic-CT: sCT）画像が実臨床例で複数作成され、実際の治療計画装置上で線量分布を作成し、線量制約が達成されることおよび臨床使用に耐えられる線量分布が得られた。症例を重ねることで新しい臨床ワークフローが確立し、その実現可能性を検証できたことで、最終年度は女性骨盤腫瘍に対する新たな画像誘導放射線治療が開発される見込みとなった。これらの実績から上記区分とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
女性骨盤を模した固体ファントムを作成する。CTによる治療計画とMR-only simulation（sCT）による治療計画とで線量パラメータの相違を評価する。子宮の位置変動が線量分布や線量体積ヒストグラムに与える影響を実測により評価する。
臓器の動態解析は、機械学習を用いて取得されるシネ画像から３次元腫瘍位置の変動を予測する方法を確立し、即時適応治療計画時における機械学習を用いた臓器輪郭の自動生成ならびに正確な線量評価法を開発する。MR画像誘導即時適応放射線治療の工程において、腫瘍および正常臓器の輪郭生成と最適化・線量計算の高速化かつ高精度化が重要であり、本研究では一般公開されているMR画像と輪郭情報に加え、実臨床でのデータを用いて、自動輪郭作成システム開発を目指す。
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Report
(2 results)
Research Products
(27 results)
