研究課題/領域番号 |
20K07702
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研究種目 |
基盤研究(C)
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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
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研究機関 | 熊本大学 |
研究代表者 |
宮本 裕士 熊本大学, 病院, 講師 (80551259)
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研究分担者 |
日吉 幸晴 公益財団法人がん研究会, 有明病院 大腸外科, 副医長 (30573612)
徳永 竜馬 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特定研究員 (20594881)
今村 裕 公益財団法人がん研究会, 有明病院 消化器外科, 医長 (70583045)
清住 雄希 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特定研究員 (30827324)
中浦 猛 熊本大学, 病院, 准教授 (90437913)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 切除不能大腸癌 / 肝転移 / CTテクスチャ解析 / 機械学習 / AI / 化学療法 / 治療効果予測 / Predictive marker |
研究開始時の研究の概要 |
切除不能大腸癌に対する化学療法は、新規薬剤の登場により改善傾向である一方、治療法の選択が複雑になってきている。治療前に各レジメンの治療効果予測が可能となれば、その病変に対する適切な治療法の選択が可能となり、さらに治療成績が改善することが期待される。近年、悪性疾患に対するCTテクスチャ解析を用いた予後予測の報告はなされ始めているが、人工知能 (AI)を用いた化学療法の治療効果予測に関する報告はない。本研究の目的は、AI (機械学習)を用いたCTテクスチャ解析により、切除不能大腸癌肝転移巣に対する全身化学療法の治療効果を予測し、個々の患者に最適な化学療法を同定することである。
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研究成果の概要 |
切除不能大腸癌肝転移症例112例に対し、1次化学療法前のCTを用いて、代表的肝転移巣の3次元セグメンテーションを行った。その関心領域に対し、107個のテクスチャパラメータを抽出した。これらパラメータが1次化学療法後の奏効度を予測できるか、まずBorutaの手法で解析した所、3種類のパラメータが選択された。次に、Validationコホート38例に関して解析した。同定された3種類のパラメータを使用したRandom Forestモデルで、奏効度の予測能はAUC=0.87の成績が得られた。また、全生存成績の予測においても、機械学習を用いて解析した所、良好群と非良好群有意な差をもって予測可能であった。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肝転移は大腸癌の転移再発部位として最も頻度が高く、切除不能な状態で診断されることも多い。本研究結果は、このような患者に対し、全身化学療法の治療効果予測が可能となる。CTテクスチャ解析と機械学習を組み合わせて、癌に対する化学療法の治療効果予測に関する報告は少なく、その意味でも本研究の意義は高いと考えられる。また、CTは大腸癌治療前に必ず撮影する一般的な検査法であり、それ以外の特別な検査を要しないため、患者や医療経済に与える負担が少なく非常に有用なツールとなりうる。
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