| 研究課題/領域番号 |
20K08113
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
塩山 善之 九州大学, 医学研究院, 共同研究員 (10323304)
|
|---|
| 研究分担者 |
佐々木 智成 九州大学, 医学研究院, 准教授 (10380437)
有村 秀孝 九州大学, 医学研究院, 教授 (20287353)
吉武 忠正 九州大学, 医学研究院, 講師 (40452750)
松本 圭司 九州大学, 医学研究院, 助教 (40467907)
白川 友子 (イソヤマ友子) 九州大学, 大学病院, その他 (40529830)
浅井 佳央里 九州大学, 大学病院, 助教 (40635471)
廣瀬 貴章 九州大学, 大学病院, 診療放射線技師 (50608982)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | 肺癌 / 放射線肺臓炎 / 深層学習 / 重症度予測 / 治療法最適化 |
|---|
| 研究実績の概要 |
今年度、非小細胞肺がんに対する定位放射線治療における治療計画CT画像を用いたレディオミクス解析による放射線肺臓炎予測に関する研究を開始した。
放射線肺臓炎（radiation-induced pneumonitis: RP）は，非小細胞肺がんの放射線治療においてもっとも多くみられる有害事象のひとつである。これまで，放射線肺臓炎に関連する臨床因子および線量・体積パラメータ等の影響について報告されてきたが、患者毎のリスクを正確に予測し適切な治療方針を決定し治療法の最適化を図るのは困難である。
我々は治療前計画のコンピューター断層撮影（CT）画像での肺がん定位放射線療法後のRPのラジオミクスベースの予測モデルを構築した。RP予測モデルでは，245人のトレーニング群（22人がグレード2以上のRP）と30人のテストケース群（8人がグレード2以上のRP）からなる275人の非小細胞肺がん患者を選択した。肺のテクスチャパターンを定量化するために，合計486のRadiomic特徴量を計算した。 245例のトレーニング症例の不均衡データセットから22の全RP症例と22-23の無作為に選択されたnon-RP症例からなる10のサブセットに分割し，サブセットごとに有意な特徴量の選択， LASSOロジスティック回帰を用いた予測モデルの構築を行った。さらに，アンサンブル平均モデルを，10個のモデルのRP確率を平均化することによって構築した。トレーニング群とテスト群におけるAUCは，それぞれ0.871と0.756であった．治療前の計画CT画像で計算されたRadiomic特徴量は，肺がん定位放射線治療後のRPの予測イメージングバイオマーカーとして有用であった。
今後、更なる検証を行うとともに、より精度を高めたモデル構築を目指す。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では、当初より対象を早期肺がん症例（UICC７版ではI期、UICC８版ではI-IIA期）と局所進行期症例（IIIB期, IIIc期）に分けて行う予定であったため、令和２年度はまず、早期症例を対象に定位放射線治療後の放射線肺臓炎を予測に関する研究を開始した。
治療計画CT画像によるラジオミクスベースの予測モデルを構築し、その有用性について評価を行うところまで進捗し、それに関する一定の成果を報告することができた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
令和２年度に行った早期肺がんを対象としたCTラジオミクスベースの放射線肺臓炎予測モデルをより精度が高く有用なものとするため、DVHパラメータや患者因子などを加えた予測モデルの構築を目指す。
また、局所進行期症例における放射線肺臓炎の予測モデル構築にも着手する。
研究推進のためには研究分担者との連携が不可欠であるが、全国的な新型コロナ感染拡大等の影響で密な対面ミーテイングや共同研究が難しい状況が続いている。Web会議やメール会議等を活用するなど工夫し可能な限り研究を進捗させる予定。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
令和２年度は、我が国を含めた世界的な新型コロナ感染症拡大のため、国内・国外の学会ならびに研究会が中止あるいはweb開催となるなど、当初予定していた学会・研究会参加・発表や研究打ち合わせ等を目的とする旅費の支出ができなかったため。
次年度では、旅費支出を伴わない学会・研究会の参加費などを含めて使用する。
|
