人工知能（AI）を利用した放射線治療の影響予測に関する基盤的研究

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19H03596
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 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: 櫻井 英幸 筑波大学, 医学医療系, 教授 (50235222)
• 研究分担者: 沼尻 晴子 (橋井晴子) 筑波大学, 医学医療系, 講師 (00712845) ; 水本 斉志 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (20512388) ; 二村 保徳 筑波大学, システム情報系, 准教授 (30736210) ; 照沼 利之 筑波大学, 医学医療系, 助手 (40361349) ; 秋山 浩 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70818830) ; 奥村 敏之 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (50241815) ; 野中 哲生 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), その他部局等, その他 (40375556) ; 石川 仁 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70344918)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 人工知能 / 放射線治療 / 予後予測 / 晩期有害事象

研究成果の概要

人工知能技術を利用し，がんの放射線治療における「腫瘍の制御確率の予測プログラム」，に関する基盤的研究を行い，臨床で利用可能なプログラムの開発につなげるためのトランスレーショナルリサーチを行った．特に，放射線治療による腫瘍の組織学的変化に注目し，新たなデータ解析法を開発することを目的とした．治療前後の病理標本をデジタル化し，2年後再発をクラス分けし，訓練群と検証群にわけてAIに学習させた．その結果，分類されたクラスのうち，予後に相関する因子が発見された．子宮頸がん根治放射線治療後の予後予測として，機械学習による分類モデルが有用である可能性が示唆された．

自由記述の分野

放射線科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

放射線医療の分野では，人工知能（AI：artificial intelligence）を用いて，主に画像認識の研究が進んでいる．しかし，がんの放射線治療領域でのAIの利用は，まだ十分に行われていない．本研究では，AIの技術を利用して，がんの放射線治療を行った実験腫瘍および臨床腫瘍のデータを用いて，「腫瘍の制御確率の予測プログラム」，および「正常組織の有害事象予測プログラム」に関する基盤的研究を行った．特に，放射線治療による腫瘍の組織学的変化と，放射線による小児の成長影響に注目し，新たなデータ解析法を開発した．子宮頸がんの病理組織を用いた解析では，AIによる予後予測因子を見出すことができた．