放射線肺炎を誘発する肺組織を可視化する技術の開発

• 研究課題/領域番号: 24K18818
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 勝田 義之 東北大学, 大学病院, 助教 (90848326)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 肺炎 / 人工知能 / 放射線治療

研究開始時の研究の概要

進行非小細胞肺がんの治療計画では、放射線誘発性肺炎を回避する目的で肺機能画像
上に描出した高機能肺組織の被ばくを選択的に低減する方法が試みられている。治療の安全性や成績は改善されつつあるが、一定数の症例で致死性を伴う肺炎が発生している。人工知能によって、今までにない新たな画像である“肺炎発生ハザードマップ”を生成する。これは、被ばくすると危険な肺炎を誘発する肺組織を三次元空間上に描出した画像である。ハザードマップ上に描出した高危険度肺組織の被ばくを選択的に低減できれば、進行肺がん放射線治療の安全性と治療効果を改善できる可能性がある。