| 研究課題/領域番号 |
20K07698
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分50020:腫瘍診断および治療学関連
|
|---|
| 研究機関 | 徳島大学 |
|---|
研究代表者 |
生島 仁史 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (90202861)
|
|---|
| 研究分担者 |
近藤 和也 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (10263815)
芳賀 昭弘 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30448021)
古谷 俊介 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 講師 (30380041)
工藤 隆治 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(歯学域), 助教 (10263865)
大谷 環樹 徳島大学, 放射線総合センター, 助教 (40709557)
佐々木 幹治 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 助教 (00885600)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | Radiomics / Radiotherapy / Prediction / MRI / Mouse model / レディオミクス / 放射線治療 / 治療効果判定 / 非小細胞肺癌 / 肺癌 / マウスモデル / 治療効果予測 / マウスがんモデル / 分子イメージング / がん / 人工知能 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
マウスがんモデルを作成し、新たな核医学検査法を含めた様々な画像診断技術を用いてその画像を取得する。マウスのがんに放射線照射を行い、その後の画像情報の変化を記録する。がんに対する放射線照射の効果に関しては、がん組織を採取して免疫病理学的解析を行うことで分子レベルで判定する。取得した画像をレディオミクスの手法や人工知能を用いて解析し、人の目では捉えることができない情報を収集する。収集したデータを用い、分子レベルで評価した治療効果を予測できるレディオミクスモデルあるいは人工知能を開発する。その後、新たなマウスがんモデルを用い、開発した治療効果予測モデルの精度を検証する。
|
| 研究成果の概要 |
ヒト肺腺癌がんモデルに放射線照射を行い、照射直前と後10日時点でMRI画像を取得し、放射線照射前後で有意な変化を示すRadiomics特徴量を網羅的に探索した。結果、有意な変化を示す多くのRadiomics特徴量が検出された。さらに、X線照射という因子のみが異なる2つの腫瘍群において、有意な変化を生じた特徴量の一致率が0～2％であることを確認した。これは、照射群に生じた特徴量の変化が放射線照射特異的にもたらされたものであることを示すものであった。以上の結果から、放射線照射後早期の時点で、従来の形態診断ではわからない治療効果をMRI Radiomicsにより検出できることを明らかにした。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の結果は放射線治療後早期の時点で，従来の形態診断ではわからない治療効果をMRI Radiomicsにより検出できる可能性を示した。早期治療効果の正確な診断は、それに応じた治療方針変換へとつながり、治療の個別化を実現できる。世界に広く普及している一般的な画像診断装置を用いて取得できる画像から、従来の診断方法では取得することができない情報を検出できるRadiomics解析の社会的意義は大きい。また、複数のモダリティを対象とした統合画像診断解析モデルの開発や臨床情報との統合解析モデルの開発など、新たなアイデアによりさらなる発展が期待できる点に本研究成果の学術的意義がある。
|
