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【研究成果】肺癌に対する放射線治療による放射線肺臓炎~人工知能を用いて、治療前のCT画像からリスクを予測~

本研究成果のポイント

  • 放射性肺臓炎は放射線治療後の副作用の一つであり、本研究では人工知能により治療前のCT画像と放射線治療で肺に当たる放射線の分布を解析することで発生のリスクを予測することに取り組みました。
  • 過去の研究では放射性肺臓炎の予測精度は60%程度でしたが、本研究では、新たな人工知能を用いた手法で80%以上の精度で放射性肺臓炎を予測で治療前にリスクを推定するモデルを構築しました。
  • 放射線肺臓炎を発症すると免疫療法を中断したり中止したりする必要があります。免疫療法は肺癌の治癒率を劇的に向上させることが示されていますので、その治療の妨げとなる放射線肺臓炎を予測することは極めて重要なテーマです。

概要

広島大学大学院医系科学研究科 河原大輔助教、今野伸樹医師、服部登教授、永田靖教授らの研究グループは、人工知能の技術を活用し放射線治療後の副作用の1つである放射性肺臓炎を治療前のCT画像から人工知能を用いて高精度に予測することに成功しました。
肺癌に対する放射性治療における副作用の1つに放射性肺臓炎があります。放射線肺臓炎により発熱や咳などの症状が見られた場合、その後の免疫療法を中断したり中止したりする必要があります。免疫療法は肺癌の治癒率を劇的に改善することが証明されていますので、肺臓炎のリスクを低減することは非常に重要なテーマでした。治療前から肺臓炎のリスクがわかれば、治療の強度を調節し放射線肺臓炎を防いだり、治療後のマネージメントにより重症化を防いだりできる可能性があります。
本研究では、Radiomics解析と呼ばれる画像から目では見えない数千種類もの画像情報、画像特徴量を解析し、膨大な情報を人工知能の技術から肺臓炎の因子となる画像情報を見つけ出すことに成功しました。また、放射線治療情報も人工知能で解析することで放射線の当たり方によって肺臓炎のリスクが変わることも明らかになりました。

本研究成果は、8月10日に英国科学誌「Scientific Reports」に掲載されました。

図1:予測モデル構築までの流れを示す。①,②で解析領域を設定し、③でRadiomics解析、④⑤で人工知能による肺臓炎予測モデル構築を行っている。

論文情報

  • 掲載誌: Scientific Reports
  • 論文タイトル: Prediction of radiation pneumonitis after definitive radiotherapy for locally advanced non-small cell lung cancer using multi-region radiomics analysis
  • 著者名: Daisuke Kawahara,*a,1 Nobuki Imano,a,1 Riku Nishioka,b Kouta Ogawa,c Tomoki Kimura,d Taku Nakashima,e Hiroshi Iwamoto,e Kazunori Fujitaka,e Noboru Hattori,e Yasushi Nagata a,f
    a Department of Radiation Oncology, Graduate School of Biomedical Health Sciences, Hiroshima University, Hiroshima, Japan
    b Medical and Dental Sciences Course, Graduate School of Biomedical & Health Sciences, Hiroshima University, Hiroshima, Japan
    c School of Medicine, Hiroshima University, Hiroshima, Japan
    d Department of Radiology, Division of Radiation Oncology Kochi Medical School, Kochi University, Japan
    e Department Molecular and Internal Medicine, Graduate School of Biomedical Health Sciences, Hiroshima University, Hiroshima, Japan
    f Hiroshima High-Precision Radiotherapy Cancer Center, Hiroshima, Japan

     

  • DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-95643-x
【お問い合わせ先】

大学院医系科学研究科

助教 河原 大輔

TEL:082-257-1545

FAX:082-257-1546

E-mail:daika99*hiroshima-u.ac.jp

(注: *は半角@に置き換えてください)


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