Molecular Imaging Radiomics Model for Prediction of Radiotherapy Effect

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K07698
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: IKUSHIMA Hitoshi 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (90202861)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 近藤 和也 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (10263815) ; 芳賀 昭弘 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30448021) ; 古谷 俊介 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 講師 (30380041) ; 工藤 隆治 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(歯学域), 助教 (10263865) ; 大谷 環樹 徳島大学, 放射線総合センター, 助教 (40709557) ; 佐々木 幹治 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 助教 (00885600)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: Radiomics / Radiotherapy / Prediction / MRI / Mouse model

Outline of Final Research Achievements

Radiomics features showing significant changes before and after irradiation were comprehensively searched for in a human lung adenocarcinoma mouse model. As a result, many Radiomics features showing significant changes were detected. Furthermore, we confirmed that the concordance rate of the features that produced significant changes in the two tumor groups, which differed only in the factor of irradiation, ranged from 0 to 2%. This indicates that the changes in the irradiated group were radiation-specific. These results indicate that MRI Radiomics can detect treatment effects that cannot be detected by conventional imaging diagnosis at an early phase after irradiation.

Free Research Field

Radiation Oncology

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の結果は放射線治療後早期の時点で，従来の形態診断ではわからない治療効果をMRI Radiomicsにより検出できる可能性を示した。早期治療効果の正確な診断は、それに応じた治療方針変換へとつながり、治療の個別化を実現できる。世界に広く普及している一般的な画像診断装置を用いて取得できる画像から、従来の診断方法では取得することができない情報を検出できるRadiomics解析の社会的意義は大きい。また、複数のモダリティを対象とした統合画像診断解析モデルの開発や臨床情報との統合解析モデルの開発など、新たなアイデアによりさらなる発展が期待できる点に本研究成果の学術的意義がある。