機械学習による子宮頸癌の放射線感受性予測と新規3者併用療法の確立

• 研究課題/領域番号: 24K10804
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 斎藤 高 筑波大学, 医学医療系, 講師 (70750107)
• 研究分担者: 牧島 弘和 筑波大学, 医学医療系, 講師 (50817278)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2027年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 機械学習 / 子宮頸癌 / 予後予測 / 温熱療法

研究開始時の研究の概要

放射線治療を行った子宮頸癌症例の組織検体の病理標本を画像化し、腫瘍細胞周囲の炎症細胞浸潤の程度を数値化し、再発の有無に寄与するかを検討する。同時に臨床情報、組織検体のデータベースを作成し、データベースを構築する。数値化した指標とデータベース上の臨床情報から得た再発の有無に相関を認めるか統計解析を行う。その後，病理標本を利用した放射線感受性予測モデルにより放射線感受性が不良な子宮頸癌を抽出し、該当する症例に対する組織内照射と温熱療法を併用した新規治療戦略を構築することが2つ目の課題である。