| 研究課題/領域番号 |
21K07692
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
武田 賢 東北大学, 医学系研究科, 教授 (60312568)
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| 研究分担者 |
角谷 倫之 東北大学, 大学病院, 助教 (20604961)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 放射線治療 / 適応放射線治療 / 頭頚部癌 / ラジオミクス特徴量 / 頭頚部がん / 解剖学的変化 / 適応型再治療計画 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
頭頸部がんに対する放射線治療期間中のがん病変の縮小や正常組織の反応に起因する解剖学的変化に適宜対応し精度の高い照射と正常組織への過剰線量照射回避を可能とする適応放射線治療が注目されているが、施行する時期や回数および医療従事者の労力の点等から優先するべき症例の選択が課題である。頭頸部がんにおいては適応放射線治療の中でも適応型再放射線治療計画が重要と考えられる。放射線治療開始前の医用画像上におけるがん病変のラジオミクス特徴量と臨床情報から機械学習を用いて照射期間中の解剖学的変化を予測することで適応型再放射線治療計画を行う時期と回数を含め効率よく適応型再放射線治療計画を行うための後方視的調査を行う。
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| 研究成果の概要 |
頭頸部癌に対する放射線治療期間中の解剖学的変化に適宜対応し病変部への適切な照射と正常組織への過剰照射回避を行う適応放射線治療(Adaptive radiation therapy: ART)においては、その施行時期や回数およびARTの優先症例の選択が課題である。治療開始前の医用画像上の癌病変のラジオミクス特徴量と臨床情報から照射期間中の頭頚部体積縮小変化を予測して効率よくARTを行うための後方視的調査を施行した。臨床情報と癌病変のラジオミクス特徴量を組み合わせたモデルにより照射期間中の頭頸部体積の縮小変化を予測できることが示唆され、頭頚部癌に対するART優先症例選択の一助となる可能性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
頭頚部癌の放射線治療期間内に線量分布上、軽視できない解剖学的変化を来すことがある。対策として治療計画を適宜修正する適応放射線治療(adaptive radiotherapy: ART)の有用性が提唱されているが全症例に対して行うのは困難であり、ART優先症例を事前に特定することが重要である。然し、ARTの優先症例特定や最適な施行時期等については不明な点が多い。本研究では、照射期間中の頭頚部体積変化に着目し、臨床情報と肉眼的腫瘍体積のラジオミクス特徴量を組み合わせたモデルにより、頭頸部体積が著しく縮小する症例を予測できる可能性を示した。本成果は頭頚部癌に対するART優先症例選択の一助となり得る。
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