| 研究課題/領域番号 |
19K16810
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分50020:腫瘍診断および治療学関連
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| 研究機関 | 東京大学 (2021-2022)
帝京大学 (2019-2020) |
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研究代表者 |
小澤 毅士 東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (40829107)
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 術前化学放射線治療 / 直腸癌 / 機械学習 / 内視鏡 / 術前化学放射線療法 / 完全奏功 / 人工知能 / 化学放射線療法 / 効果予測 / 治療効果判定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
欧米では進行直腸癌に対して術前化学放射線療法を施行を行うことが主たる治療法となっている。その中で、10~15%程度に癌が完全に消失する「完全奏功」例を認め、そのような症例では「Watch and Wait Strategy」として手術をせずに経過観察することが選択肢の1つとなっている。我々はこのような症例を様々な画像モダリティーを用いて診断しているが、的確な画像診断が求められる。
そこで、今回の研究においては、人工知能の画像認識能力を応用し、術前化学放射線療法が施行された直腸癌症例における、奏功症例の同定能を評価することを目的として研究を行う。
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| 研究成果の概要 |
直腸癌に対する術前化学放射線治療は臓器温存を可能にする治療として世界で標準的に行われている。
本研究では、直腸癌に対する術前化学放射線治療の効果を直腸癌の内視鏡画像から予測することを目的に検討を行った。癌の画像を機械学習を用いて、客観的に評価ができるか評価した。
その結果、治療前の画像、治療後の画像ともに化学放射線治療の効果を精度高く予測できることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
直腸癌に対する術前化学放射線治療の効果を内視鏡画像を用いて客観的に評価できるモデルを作成することで、1人1人の患者にあわせた効果的な治療選択が可能になると考えられる。
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