研究課題
基盤研究(C)
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。
根治的放射線治療を実施した食道癌患者のデータを元に、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、骨格筋、肺全てを含めたRadiomics modelで最も高い予測精度を示し、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。
これまでに、腫瘍領域・正常臓器の両者を解析した予後予測モデルは報告されておらず、本研究結果により、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された。これは、放射線治療後の高齢がん患者においては運動器機能や呼吸機能の維持が予後の改善に寄与する可能性を示唆しており、どのような治療を行うかとともに、どのようにフォローし、患者ケアを行うかの個別化も必要となることを示している。
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すべて 雑誌論文 (6件) (うち査読あり 5件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (9件) (うち国際学会 7件)
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