| 研究課題/領域番号 |
22K07748
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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 | 広島大学 |
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研究代表者 |
西淵 いくの 広島大学, 病院(医), 講師 (70595834)
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| 研究分担者 |
村上 祐司 広島大学, 医系科学研究科(医), 准教授 (10403528)
河原 大輔 広島大学, 病院(医), 助教 (20630461)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 高齢者 / 食道癌 / 頭頸部癌 / 放射線治療 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では65歳以上の頭頸部癌、食道癌を対象に、治療前の臨床データ、Radiomicsの手法を用いて得られた画像データの特徴量、治療情報と治療後の有害事象および治療効果データを機械学習させ、個々の高齢がん患者に対して最適な治療方針を予測するシステムの開発を行う。収集したデータを機械学習させ、各々の予測因子に対して機械学習により求めた係数をかけ予測モデル（有害事象 のリスクスコア、治療効果スコア）を構築する。
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| 研究実績の概要 |
高齢がん患者は、加齢に伴う臓器機能や身体機能、認知機能の低下に加え、併存疾患や社会・経済的な問題など多様で複雑な背景を有しており、非高齢がん患者と同様の治療戦略を取ることが困難な場合も多い。しかしながら、現在確立されている標準治療のエビデンスは非高齢者を対象とした臨床試験から得られており、高齢がん患者に対する治療方針選択におけるエビデンスは極めて乏しい。
本研究では治療前の臨床データ、Radiomicsの手法を用いて得られた画像データの特徴量、治療情報と治療後の有害事象および治療効果データを機械学習させ、個々の高齢がん患者に対して最適な治療方針を予測するシステムの開発を行うことを目的としている。
本年度は正常臓器を含めたradiomics解析を行い、予後予測モデルを作成した。正常臓器としてはサルコペニアと呼吸機能を反映する骨格筋および肺を解析対象に加えた。Clinical modelに加え、4種類のRadiomics model（腫瘍、筋肉、筋肉/肺、筋肉/肺/腫瘍）を作成した。その結果、腫瘍領域、骨格筋、肺全てを含めたRadiomics modelで最も高い予測精度を示した。以上より、高齢者においては予後予測モデル作成の際に、正常臓器を解析に加えることの重要性が示唆された。また、Clinical modelとして選別された因子がStageのみであり、治療内容（化学療法併用の有無、照射範囲など）が因子として選別されなかったことから、患者背景、腫瘍背景に応じた治療方針が選択されている可能性が示唆された。
現在、頭頸部癌においても同様にモデル構築中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
食道癌については正常組織を含めたモデルが作成できており、概ね順調に進捗している。
頭頸部癌では収集すべきデータが多く、進捗がやや遅れている。現在、モデル構築作業中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
頭頸部癌については、原発部位が多岐にわたりその進展形式や予後が異なることから、症例数の多い中咽頭癌と下咽頭癌に絞ってそれぞれモデル構築を行う方針とした。
上述の通り、Clinical modelとして選別された因子がStageのみであり、治療内容（化学療法併用の有無、照射範囲など）が因子として選別されなかったことから、患者背景、腫瘍背景に応じた治療方針が選択されている可能性が示唆された。この点については、G8スクリーニングツールを用いた解析を進める方針とした。
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