| 研究課題/領域番号 |
22K15843
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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 | 浜松医科大学 |
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研究代表者 |
棚橋 裕吉 浜松医科大学, 医学部附属病院, 助教 (40724563)
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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 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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 | Radiomics / 肝細胞癌 / 肝動脈化学塞栓療法 / 分子標的薬 / MRI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
慢性肝炎・肝硬変患者において肝細胞癌は重要な生命予後決定因子である。肝細胞癌の治療法としては手術、ラジオ波焼灼術、血管内治療、化学療法などがあり、病状に応じて治療法を選択する。しかし、治療法選択に苦慮する症例は多い。
昨今の画像診断技術の発展は遺伝情報を元にした病変の生物学的な形質を描出することを可能にした。Radiomicsとは画像に描出されている膨大な画像的特徴量を網羅的に解析し、治療効果・予後予測を行う方法であり、様々な悪性腫瘍においてその有用性が示されている。本研究ではRadiomicsを用いて肝細胞癌の治療効果予測モデルを開発し、治療法選択基準を確立することを目指す。
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| 研究実績の概要 |
令和5年度には前年度に作成した、未治療肝細胞癌に対して肝動脈化学塞栓療法を施行した症例の術前EOB造影MRI画像を用いたRadiomics解析による治療効果予測モデル、についてRadiomics解析の設定や画像特徴量抽出方法について最適化・見直しを行った。
まずRadiomics解析時の設定について、最近のRadiomics解析に関する報告を元に、ResamplingするVoxelサイズの最適化やBin数の最適化などを行った。また、元画像だけでなくフィルタ処理を施した画像に対するRadiomics解析の追加を行った。治療効果予測に有用な画像的特徴量の抽出方法については、前年度に行った検討では2名の放射線科医師がRadiomics解析を行っていたため、1名分のRadiomics解析データをランダムに学習データとテストデータに分け、この学習データで治療効果予測に有用な画像的特徴量の抽出および治療効果予測モデルを作成し、それをテストデータおよびもう1名のデータにあてはめることでその精度および検査者間一致性を検証することとした。上記解析手法の最適化を行った後の治療効果予測モデルの精度はAUCで0.8875（学習データ）、0.8095（テストデータ）、0.808（もう1名のデータ）であった。
令和5年度には併せて分子標的薬を用いて加療した肝細胞癌症例についてのデータ収集も行った。今年度は収集したデータを用いて、加療前EOB造影MRI画像を用いたRadiomics解析による分子標的薬の治療効果予測モデルを作成する予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和5年度には前年度に検討を行った「術前のEOB造影MRI画像を用いたRadiomics解析による肝細胞癌に対する肝動脈化学塞栓療法の治療効果予測」に関して、Radiomics解析の設定や特徴量抽出方法について見直し・最適化を行った。また、併せて加療前EOB造影MRI画像を用いたRadiomics解析による肝細胞癌に対する分子標的薬の治療効果予測モデル作成に向けて症例収集を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度には術前EOB造影MRI画像を用いたRadiomics解析による肝細胞癌に対する肝動脈化学塞栓療法の治療効果予測モデルを作成した。令和6年度には令和5年度に収集した、肝細胞癌に対して分子標的薬にて治療を行った症例について、後ろ向きに加療前EOB造影MRIを用いたRadiomics解析を行い、分子標的薬の治療効果予測モデル作成を目指す。また、さらにこれらの結果をふまえてRadiomics解析を用いた肝動脈化学塞栓療法および分子標的薬の治療選択モデルの作成を目指す。
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