2022 Fiscal Year Final Research Report

Basic Research for the effect of radiation therapy using artificial intelligence

Research Project

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Project/Area Number	19H03596
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	SAKURAI Hideyuki 筑波大学, 医学医療系, 教授 (50235222)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	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)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2023-03-31
Keywords	人工知能 / 放射線治療 / 予後予測 / 晩期有害事象
Outline of Final Research Achievements	Translational research was conducted to develop a program to predict the probability of tumor control in cancer radiotherapy using artificial intelligence technology. In particular, we focused on the histological changes of tumors induced by radiotherapy, and aimed to develop a new data analysis method. Pathological specimens before and after treatment were digitized, and recurrence after 2 years was classified into two groups: a training group and a validation group, which were trained by AI. Among the classified classes, factors correlating with prognosis were found. The results suggest that machine-learning-based classification models may be useful for predicting prognosis after radical radiotherapy for cervical cancer.
Free Research Field	放射線科学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	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．