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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

利用器官功能信息开发新型定制放射治疗技术

基本信息

批准号：
20K08005
负责人：
藤田幸男
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Komazawa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

The aim of this study is to develop a new radiation therapy technique to reduce the incidence and increase the tumor control rate of radiation pneumonitis. During the study period, special equipment was necessary to establish a pictorial approach to pulmonary function (pulmonary cell replacement energy and pulmonary blood flow), use information on pulmonary function, and develop a method to optimize radiation dose distribution in radiotherapy. In 2022, the information on lung function, the use of radiation therapy, and the optimization of dose distribution were discussed. The method of optimization is to consider the function of pulmonary blood flow and the feasibility of optimization and clinical evaluation. 2. Optimization of the distribution of pulmonary blood flow and pulmonary cell energy. In addition, the normal tissue complication probability (NTCP) of radiation pneumonitis was established and the method was used to reduce the incidence of radiation pneumonitis. The results of this study are as follows: 1. Comparison of methods; 2. Optimization of information distribution; 3. Reduction of radiation pneumonia; 4. Now, in 2021, we will build a deep learning technology to optimize the radiation distribution of specific methods in the field of radiation pneumonia generation. In 2022, we obtained the results of lung function imaging and the effectiveness of CT imaging. We conducted a joint study on the implementation of radiation therapy for patients. The number of registered persons in this study is 20, and the number of registered persons in 2022 is 2. The registration of two victims was made possible by the acquisition of CT images. The previous year, 15 people were awarded the title. 2023 - 2024 The most appropriate CT imaging method for lung function imaging