| Project/Area Number |
22K20812
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0901:Oncology and related fields
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
高城 久道 東北大学, 医学系研究科, 助手 (50965697)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 放射線治療 / 難治性尿路障害 / 前立腺がん / 骨盤内腫瘍 / 深層学習 |
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| Outline of Research at the Start |
日本国内における前立腺癌の罹患数は増加し、侵襲の低い放射線治療の需要が高まっていると同時に有害事象を低減して生活の質を維持することが重要になっている。特に、生活の質に大きな影響を与える晩期尿路障害の発生率が上昇しており、今後も増加の可能性がある。本研究では様々な検査から得られる情報を一元的に用いて尿路障害の発生を予測するモデルを開発し、尿路障害の発生に関わる因子を特定することで、尿路障害を減少させることを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本国内において罹患数が増加している前立腺癌の放射線治療においては、副作用として尿路障害が発生するおそれがある。特に難治性の晩期尿路障害は生活の質に大きな影響を与える深刻な問題であり、照射後10 年を超えても晩期尿路障害発症率は上昇傾向にある。さらに、近年は通院回数を大幅に削減可能な寡分割照射が重要視されているが、従来のIMRTと比較して大きな線量が投与可能であることから尿路障害を含む有害事象の増加も懸念されている。このことから、本研究では治療開始前に得られる様々な情報を一元的に用いて重篤な晩期尿路障害症例を予測する多因子深層学習モデルの構築と、それを用いた尿路障害発生に関わる因子の解明を目的とした検討を行っている。
昨年度までの解析で臨床因子4項目と一部の線量パラメータにおいて統計的に有意な関連が見られた。今年度は、線量計算アルゴリズムの違いが結果に与える影響を排除するため、線量計算アルゴリズムの統一作業を行った。全症例で線量計算が可能な最新のアルゴリズムに統一することで、特に古い症例の線量計算精度を向上させ、再度解析を実施した。その結果、線量分布データと尿路障害の発生の間に有意な関係が見られず、臨床因子の寄与が大きいことが明らかになった。これに加えて、解析対象の症例を増加させるために深層学習を用いた尿道位置推定技術の開発も行い、先行研究と同等の精度を持ちより汎用性が高い手法を開発した。この成果を日本放射線腫瘍学会第36回学術大会において発表し、英語論文を投稿中である。次年度はこれまでの解析で優位な関連が見られた因子等を用いて深層学習を用いた予測モデルの開発を行う予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
対象症例やモダリティを増加させるため、尿道位置推定モデルの開発を並行して行ったため
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度までの検討で得られた知見を合わせて多因子深層学習モデル作成に取り組む予定である。また、尿道位置推定モデルを適用することで対象症例の増加を図る。
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