| 研究課題/領域番号 |
20K07702
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分50020:腫瘍診断および治療学関連
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| 研究機関 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
宮本 裕士 熊本大学, 病院, 講師 (80551259)
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| 研究分担者 |
日吉 幸晴 公益財団法人がん研究会, 有明病院 大腸外科, 副医長 (30573612)
徳永 竜馬 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特定研究員 (20594881)
今村 裕 公益財団法人がん研究会, 有明病院 消化器外科, 医長 (70583045)
清住 雄希 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特定研究員 (30827324)
中浦 猛 熊本大学, 病院, 准教授 (90437913)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 切除不能大腸癌 / 肝転移 / CTテクスチャ解析 / 機械学習 / AI / 化学療法 / 治療効果予測 |
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| 研究成果の概要 |
切除不能大腸癌肝転移症例112例に対し、1次化学療法前のCTを用いて、代表的肝転移巣の3次元セグメンテーションを行った。その関心領域に対し、107個のテクスチャパラメータを抽出した。これらパラメータが1次化学療法後の奏効度を予測できるか、まずBorutaの手法で解析した所、3種類のパラメータが選択された。次に、Validationコホート38例に関して解析した。同定された3種類のパラメータを使用したRandom Forestモデルで、奏効度の予測能はAUC=0.87の成績が得られた。また、全生存成績の予測においても、機械学習を用いて解析した所、良好群と非良好群有意な差をもって予測可能であった。
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| 自由記述の分野 |
消化器外科
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肝転移は大腸癌の転移再発部位として最も頻度が高く、切除不能な状態で診断されることも多い。本研究結果は、このような患者に対し、全身化学療法の治療効果予測が可能となる。CTテクスチャ解析と機械学習を組み合わせて、癌に対する化学療法の治療効果予測に関する報告は少なく、その意味でも本研究の意義は高いと考えられる。また、CTは大腸癌治療前に必ず撮影する一般的な検査法であり、それ以外の特別な検査を要しないため、患者や医療経済に与える負担が少なく非常に有用なツールとなりうる。
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