臓器機能情報を用いた新たなオーダーメイド放射線治療技術の開発

本研究は放射線肺臓炎の発生リスク低下と高い腫瘍制御率を両立した新しい放射線治療技術を開発することを目的としている。そのために研究期間で特別な設備を必要としない2つの肺機能（肺胞換気能と肺血流量）の画像化手法を確立し、２つの肺機能の情報を使用した放射線治療の線量分布最適化手法を開発する。2022年度は2つの肺機能の情報を使用した放射線治療の線量分布最適化手法の実現性と有効性について検討を進めた。従来の方法では肺胞換気能と肺血流量のどちらか一方のみを考慮した最適化手法が検討されており、両方の機能を考慮した最適化手法の実現性と臨床的な有効性の検討は行われていない。これに対して、肺胞換気能と肺血流量の2つの情報を線量分布最適化へ組み込んだ手法を実現化し、この方法と従来の手法との比較を行った。さらに、放射線肺臓炎の正常組織障害発生確率（normal tissue complication probability; NTCP）モデルを構築し、この手法が放射線肺臓炎の発生リスク低減に有効であるかを検討した。これらの結果、従来の手法と比較し、2つの情報を線量分布最適化へ組み込んだ手法が、放射線肺臓炎の発生リスク低減に有効であることが示された。現在、2021年度に構築した深層学習技術による放射線肺臓炎発生における高リスク領域の特定法の線量分布最適化への応用についての検討を進めている。2022年度も継続して前年度に得られた肺機能画像のための最適なCT撮像法の有効性を共同研究施設で放射線治療を施行される患者さんに対して実施した。本研究での予定登録数 20名であり、2022年度は被験者2名の登録があった。登録された2名の被験者に対してCT画像の取得を行った。前年度とあわせて15名のデータが取得されている。2023年度も継続して肺機能画像のための最適なCT撮像法の有効性を明らかにする。

本研究は放射線肺臓炎の発生リスク低下と高い腫瘍制御率を両立した新しい放射線治療技術を開発することを目的としている。そのために研究期間で特別な設備を必要としない2つの肺機能（肺胞換気能と肺血流量）の画像化手法を確立し、２つの肺機能の情報を使用した放射線治療の線量分布最適化手法を開発する。2022年度は2つの肺機能の情報を使用した放射線治療の線量分布最適化手法の実現性と有効性について検討を進めた。従来の方法では肺胞換気能と肺血流量のどちらか一方のみを考慮した最適化手法が検討されており、両方の機能を考慮した最適化手法の実現性と臨床的な有効性の検討は行われていない。これに対して、肺胞換気能と肺血流量の2つの情報を線量分布最適化へ組み込んだ手法を実現化し、この方法と従来の手法との比較を行った。さらに、放射線肺臓炎の正常組織障害発生確率（normal tissue complication probability; NTCP）モデルを構築し、この手法が放射線肺臓炎の発生リスク低減に有効であるかを検討した。これらの結果、従来の手法と比較し、2つの情報を線量分布最適化へ組み込んだ手法が、放射線肺臓炎の発生リスク低減に有効であることが示された。現在、2021年度に構築した深層学習技術による放射線肺臓炎発生における高リスク領域の特定法の線量分布最適化への応用についての検討を進めている。2022年度も継続して前年度に得られた肺機能画像のための最適なCT撮像法の有効性を共同研究施設で放射線治療を施行される患者さんに対して実施した。本研究での予定登録数 20名であり、2022年度は被験者2名の登録があった。登録された2名の被験者に対してCT画像の取得を行った。前年度とあわせて15名のデータが取得されている。2023年度も継続して肺機能画像のための最適なCT撮像法の有効性を明らかにする。