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線量分布生成AIを用いた前立腺癌放射線治療におけるスペーサー留置個別化戦略の創出

研究課題

研究課題/領域番号 25K19114
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
研究機関名古屋市立大学

研究代表者

高野 聖矢  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 助教 (81009182)

研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2026年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
キーワード放射線治療 / 前立腺癌 / ハイドロゲルスペーサー / 人工知能 / 深層学習
研究開始時の研究の概要

前立腺癌に対する放射線治療では、治療後の有害事象として約1割に直腸出血を生じることが課題である。近年、前立腺と直腸間にゲルを注入し照射時の直腸被ばくを低減するハイドロゲルスペーサー留置術が普及し、直腸出血の克服へ一歩近づいた。しかし、全例に留置術を施行することは侵襲性、費用対効果の観点から好ましくなく、過剰診療につながりかねない。本研究では、CT画像から三次元線量分布を自動生成する深層学習モデルを開発・応用することで、放射線治療開始前に患者固有の解剖情報のみにもとづいた直腸出血リスクの即時推定を実現し、必要な患者のみにハイドロゲルスペーサーを留置する、という新しい治療戦略の創出をめざす。

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公開日: 2025-04-17   更新日: 2025-06-20  

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