頭頸部癌の個別化治療に向けたテクスチャ解析画像診断法の開発

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K15573
• 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: 国立研究開発法人国立がん研究センター
• 研究代表者: 久野 博文 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 医長 (50544475)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 頭頸部癌 / テクスチャ解析 / Radiomics / CT / MRI

研究成果の概要

本研究は，テクスチャ/Radiomics解析を用いて頭頸部癌の質的診断や治療効果予測のための臨床応用に向けたモデル構築を目指した．頭頸部癌のリンパ節転移ではCTテクスチャ解析が転移診断に有用であることが示唆された． Dual-energy CTの仮想単色X線画像を用いたテクスチャ解析では，甲状腺結節の良悪性の評価に有用であった．局所進行性舌癌の手術症例では術後再発や生命予後を予測するモデル構築にCTよりもMRIが有望な撮像法であることが示された．頭頸部癌の質的診断や治療効果予測に対し，非侵襲的な追加情報として有効である可能性が示唆されたが，臨床応用のためには課題が残った．

自由記述の分野

放射線診断学

研究成果の学術的意義や社会的意義

頭頸部領域は，発声や嚥下といった生命活動の質に重要な役割を果たしており，頭頸部癌の治療方法の選択やその効果は患者のQOLに直結する．近年では，頭頸部癌に対して外科的治療や放射線治療だけでなく，薬物療法を組み合わせた集学的治療が行われ，個別化治療に向けた治療法の開発が進んでいる．テクスチャ解析・Radiomics解析は，画像の空間パターンを数値化し画像分類を行う手法で，近年は機械学習を用いたモデル構築により，臨床応用に向けた研究がすすんでいる．多様化する治療法それぞれに対して画像による非侵襲的な予後予測や治療効果予測方法があれば，適切な治療方針決定と過度な治療の抑制に寄与すると考えられる．