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。

这项研究旨在开发新的放射疗法技术，以结合降低辐射肺炎和高肿瘤控制率的风险。为此，我们将建立一种在研究期间不需要特殊设备的两个肺功能（肺泡通气和肺血流）的成像方法，并开发一种使用有关两个肺功能的信息来优化剂量分布的剂量分布的方法。在2022财年，我们研究了使用两种类型的肺功能信息进行放射治疗的剂量分布优化方法的可行性和有效性。在常规方法中，已经研究了考虑到肺泡通气能力或肺流量的优化方法，并且尚未对考虑到这两种功能的优化方法的可行性和临床有效性进行研究。相反，实施了一种方法，其中将两种信息（肺泡通气能力和肺血流）纳入了剂量分布优化，并将这种方法与常规方法进行了比较。此外，我们为放射性肺炎构建了正常的组织并发症概率（NTCP）模型，并检查了该方法是否有效降低辐射肺炎的风险。这些结果表明，与常规方法相比，将两种信息纳入剂量分布优化的方法可有效降低发生辐射肺炎的风险。目前，我们正在考虑采用一种使用2021年建立的深度学习技术来鉴定辐射肺炎发展中高风险区域的方法，以优化剂量分布。在2022财年，我们继续实施上一年对联合研究设施进行放疗的患者获得的最佳CT成像方法的有效性。这项研究的注册参与者的计划数量为20，在2022年，有两个受试者注册。获得了两个注册受试者的CT图像。从上一年收集了15人的数据。我们将继续阐明2023年最佳CT成像方法对肺功能成像的有效性。