| 研究課題/領域番号 |
22K16580
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分55040:呼吸器外科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 獨協医科大学 |
|---|
研究代表者 |
西平 守道 獨協医科大学, 医学部, 講師 (80621234)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 気管支鏡 / 肺癌 / PDT / AI / ＰＤＴ |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は末梢小型肺癌に対する光線力学的治療 (photodynamic therapy; PDT) により正確な照射法の確立を目的とする。肺癌臨床病期 IA 期及び IB 期の非小細胞肺癌 に対して手術が不適応の場合には放射線療法が推奨される。しかし多発性または間質性肺炎合併などで治療困難な患者が存在する。このような患者にも施行できる治療の確立を目指しPDTの治験が進行中である。3次元画像構築ソフトやDeep learningを用いた腫瘍成分の解析を行い、最適なレーザー照射を施行する。適切な治療を行えなかった症例に対し、治療効果が期待できる低侵襲な治療法の選択肢を新たに提供できる意義は大きい。
|
| 研究成果の概要 |
本研究は末梢小型肺癌に対する光線力学的治療 (photodynamic therapy; PDT) のより正確な照射法の確立を目的としている。3次元画像構築ソフトを用いてプローブを誘導し、さらにDeep learningを用いた腫瘍成分の解析を行い、照射強度の調整をして最適なレーザー照射を施行する。AIソフトウェアを用いてレーザー照射分布を決定しPDTを施行する臨床試験を行っている。PDT施行後に抗腫瘍効果の評価を行い、胸部CTで所見の比較検討を行っている。さらにAIソフトウェアを用いた分析を行い治療効果を評価している。多面的なデータプロファイルを作成し、比較・検討を行っている。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肺癌臨床病期IA 期及びIB 期の非小細胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)に対する標準治療は手術であり、手術が不適応の場合には放射線療法が推奨されるが、多発性または間質性肺炎合併や低肺機能などの理由から、どちらの治療もできない患者が存在する。このような患者にも安全に施行できる治療の確立は非常に重要である。
早期発見できたものの適切な治療を行えず無治療経過観察となっていた症例に対し、治療効果が期待できる低侵襲な治療法の選択肢を新たに提供できる意義は大きい。
|
