研究課題
若手研究
局所進行子宮頸がんの放射線治療はリニアック装置を用いた外部照射が先行し、治療期間の後半に遠隔後充填システム(RALS)を用いた腔内照射が行われる。この治療期間全体を通してprimary CTVである子宮頸部および体部の体積に大幅な縮小が見られる場合が多いが、一方で体積の縮小が見られない症例も一定程度存在する。この子宮体積の縮小/非縮小は、子宮の変形、移動とともにIMRTなどの高精度放射線治療の適用を難しくする要因の一つとなっている。日本国内では現在もIMRTではなく三次元原体照射法が広く用いられている状況であり、 膀胱や小腸などCTVに隣接する正常臓器に対しても不必要な高線量が照射されているのが現状である。本研究では、子宮頸がん患者の個々の状況にあわせた個別化医療としての放射線治療の提供を目指し、Radiomics特徴量を入力とした機械学習モデルによって子宮の縮小/非縮小の可能性を事前に予測する適応放射線治療支援システムの構築を目指し、その実現可能性について検討した。研究機関全体を通して、50症例について放射線治療計画CTからprimary CTVである子宮頸部および体部の体積を抽出し体積縮小率を算出、またCT画像からRadiomics特徴量を抽出し、その特徴量を用いて子宮の体積が縮小する群と縮小しない群の分類を予測するモデルを構築し、国際学会にて発表を行った。最終年度である令和5年度は、Radiomics特徴量に加えて、線量分布のRadiomics特徴量であるDosiomics特徴量を加えることで精度の向上を検討した。また本手法を他の腫瘍にも適用できるか検討し前立腺がんへの適用を検討した。検討途中で期間終了となったが、今後も検討を継続する。
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