| 研究課題/領域番号 |
22K20856
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
岸 徳子 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (70963346)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| キーワード | 放射線治療 / 肺癌 / 機械学習 / 放射線性肺臓炎 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、局所進行非小細胞肺癌において、化学放射線治療後の放射線性肺臓炎を低減するために、機械学習に基づく線量分布モデルを作成し、吸気量を指標とした吸気息止めIMRT法を確立することである。局所進行非小細胞肺癌において、機械学習を用いた有害事象低リスクモデルは現在に至るまで確立されていない。
本研究課題において、2022年度は機械学習を用いた放射線性肺臓炎低リスク線量分布モデル作成と検証を行った。京都大学医学部附属病院で切除不能局所進行肺癌に対してIMRTを行った症例のうち、放射線性肺臓炎の観察期間として治療後1年以上が経過している症例（治療開始日が2021年3月31日までの症例）を研究対象とした。
Common Terminology Criteria for Adverse Events v.4.0に基づく有害事象を後方視的に収集し、同時に放射線治療計画の線量分布データを用いて機械学習を用いた放射線性肺臓炎低リスクの線量分布モデルを作成した。モデルの精度検証を行ったのち、ハイパーパラメータチューニングを繰り返しモデルの再作成を行っている。本モデルの使用により、放射線性肺臓炎が低減できる可能性がある。
2023年度に本研究課題によるモデル作成の結果につき、学会への演題登録を予定している。
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| 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
研究実施計画における目標に準じて、研究を進めることができている。
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は吸気量を指標とした息止めIMRTを用いた前向き観察研究を予定している。局所進行肺癌を対象とする場合、登録期間内での症例数が不足する可能性があるため、対象を拡大または修正した研究プロトコルの作成を検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当該助成金が生じた状況として、物品費に関しては半導体不測の影響で物品購入に遅れが生じたこと、旅費に関しては学会の開催がオンラインとなり交通費が不要であったことが影響している。2023年度は物品購入を予定通り進めること、また成果報告を予定している学会に関してはいずれもオンサイトでの開催となり、情報収集として海外学会に参加することから翌年度分として請求した助成金と合わせた金額が必要となる見込みである。
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