| 研究課題/領域番号 |
19H03596
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
櫻井 英幸 筑波大学, 医学医療系, 教授 (50235222)
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| 研究分担者 |
沼尻 晴子 (橋井晴子) 筑波大学, 医学医療系, 講師 (00712845)
水本 斉志 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (20512388)
二村 保徳 筑波大学, システム情報系, 准教授 (30736210)
照沼 利之 筑波大学, 医学医療系, 助手 (40361349)
秋山 浩 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70818830)
奥村 敏之 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (50241815)
野中 哲生 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), その他部局等, その他 (40375556)
石川 仁 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70344918)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2020年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | 人工知能 / 放射線治療 / 予後予測 / 晩期有害事象 / 治療効果 / 成長 / がん / 効果予測 / 有害事象 / 影響評価 / 小児がん / AI / 治療効果予測 / 副作用予測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人工知能技術を利用し，がんの放射線治療における「腫瘍の制御確率の予測プログラム」，および「正常組織の有害事象予測プログラム」に関する基盤的研究を行い，臨床で利用可能なプログラムの開発につなげるためのトランスレーショナルリサーチを行う．治療効果予測は，実験腫瘍およびヒト腫瘍組織の放射線照射による変化の機械学習から効果予測プログラムを作成する．正常組織への影響はこれまでの小児がんの放射線治療例の画像所見の変化の機械学習から，骨の変形など小児の成長過程を考慮した有害事象予測プログラムを作成する
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| 研究成果の概要 |
人工知能技術を利用し，がんの放射線治療における「腫瘍の制御確率の予測プログラム」，に関する基盤的研究を行い，臨床で利用可能なプログラムの開発につなげるためのトランスレーショナルリサーチを行った．特に，放射線治療による腫瘍の組織学的変化に注目し，新たなデータ解析法を開発することを目的とした．治療前後の病理標本をデジタル化し，2年後再発をクラス分けし，訓練群と検証群にわけてAIに学習させた．その結果，分類されたクラスのうち，予後に相関する因子が発見された．子宮頸がん根治放射線治療後の予後予測として，機械学習による分類モデルが有用である可能性が示唆された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
放射線医療の分野では，人工知能（AI：artificial intelligence）を用いて，主に画像認識の研究が進んでいる．しかし，がんの放射線治療領域でのAIの利用は，まだ十分に行われていない．本研究では，AIの技術を利用して，がんの放射線治療を行った実験腫瘍および臨床腫瘍のデータを用いて，「腫瘍の制御確率の予測プログラム」，および「正常組織の有害事象予測プログラム」に関する基盤的研究を行った．特に，放射線治療による腫瘍の組織学的変化と，放射線による小児の成長影響に注目し，新たなデータ解析法を開発した．子宮頸がんの病理組織を用いた解析では，AIによる予後予測因子を見出すことができた．
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