| 研究課題/領域番号 |
20K16746
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立国際医療研究センター |
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研究代表者 |
堀田 昌利 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 放射線核医学科 医師 (30782932)
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| 研究期間 (年度) |
2021-11-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 4DST / PET / 食道癌 / 分子イメージング / DNA合成 / 予後予測 / FDG |
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| 研究開始時の研究の概要 |
進行食道癌に対する治療反応性は症例ごとに大きく異なるため、その予測因子の確立が求められている。食道癌を含めた悪性腫瘍の本質は、細胞増殖能の異常亢進である。私たちはDNA合成イメージング製剤「4DST」が、食道癌の治療効果予測に有用であることを見い出している。
本研究ではこれまでの成果を発展させ、4DSTを用いた分子イメージング (4DST-PET)画像に対して、機械学習を用いたラジオミクス解析を活用する。ラジオミクス解析により、従来得られなかった多量の画像情報の抽出が可能になる。これにより、食道癌の治療予測指標を確立し、食道癌患者のプレシジョン・メディシンの実現につなげる。
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| 研究実績の概要 |
進行食道癌に対する治療反応性は症例ごとに大きく異なるため、その予測因子の確立が求められている。食道癌を含めた悪性腫瘍の本質は、細胞増殖能の異常亢進である。私たちはその点に着目し、本邦で開発されたDNA合成イメージング製剤「4DST」が、食道癌の治療効果予測に有用であることを見い出している。本研究ではこれまでの成果を発展させ、4DSTを用いた分子イメージング (4DST-PET)画像に対して、機械学習を用いたラジオミクス解析を活用する。ラジオミクス解析により、従来得られなかった多量の画像情報の抽出が可能になる。さらに、機械学習を応用することで、画像だけでなく複数の重要因子を有機的に統合した予測モデルを形成できる。
具体的な方法としては、現在までに食道癌患者に対して撮影されている4DST-PET/CTおよびFDG-PET/CTを用いて機械学習モデルを作成する。まずは既存データを用いて人工知能のトレーニングを行う。PET画像のテクスチャー解析にはLIFEx softwareを用いる。機械学習の手法としてはディープラーニング、ランダムフォレスト、勾配ブースティングなどを適用し、最も精度が高い結果が得られたものを採用する。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
これまでに画像が撮影された患者の長期予後データを収集した。現在、機械学習モデルを作成中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
既存のPETデータと臨床情報を基礎データとして、5年生存率等の予後指標をアウトカムとして設定し、機械学習を用いて予後予測モデルを作成し、性能評価を行う。
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