Prediction Model for Tumor Immune Activation and Radiotherapy Effectiveness Using Machine Learning

• Project/Area Number: 22K07671
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Sapporo Medical University
• Principal Investigator: 長谷川 智一 札幌医科大学, 医学部, 助教 (80631168)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 放射線治療 / 腫瘍免疫 / 機械学習

Outline of Research at the Start

近年、腫瘍免疫機構のメカニズムが詳しく調べられ、腫瘍細胞がいかにして宿主の免疫細胞からの攻撃を避けて増殖、進行するメカニズムが解明されつつある。また、放射線治療により免疫応答を惹起し、腫瘍細胞を細胞死に至らせる免疫原性細胞死（Immunogenic cell death）の誘導の有無が放射線治療成績に影響を与えている可能性が指摘されている。そこで人工知能（AI）を活用し、高精度で臨床応用が容易な放射線治療による腫瘍免疫活性化の予測モデルを作成して、個別化した放射線治療の実現を目的とする。

Outline of Annual Research Achievements

CD8/FoxP3陽性細胞数の免疫組織染色が完了し、治療成績のデータが揃っている子宮頸癌の術前照射の症例を用いて、定量的判定法の検討を進める。専用のソフトを用いた解析による定量評価と従来の目視による判定とを比較して、差異がないことを証明すること、また、ソフトを用いた判定が優れている可能性について検討した。CD8の免疫組織染色が完了し、治療成績のデータが揃っている中咽頭癌の症例を用いて、ソフトを用いた判定の妥当性について検討した。子宮頸癌、中咽頭癌いずれにおいても専用のソフトを用いた定量評価は従来の目視による判定と比較して差異がないことが確認された。また、ソフトを用いることで短時間での解析が可能になることを示した。
同時に子宮頸癌で放射線治療中（10-20Gy時点）の生検検体採取と血液採取を現在行っており、引き続き症例を増やしていく。

Current Status of Research Progress

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

Reason

解析方法の検討を進めており、一定の結果を得られている。

Strategy for Future Research Activity

引き続き解析を進めていくと同時に、生検検体採取と血液採取の症例の集積を進める。