ＡＩを用いた末梢小型肺癌に対する光線力学的治療法の検討

AI光动力治疗周围型小肺癌的研究

• 批准号: 22K16580
• 负责人: 西平 守道
• 金额: $ 2.41万
• 依托单位: Dokkyo Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K16580/
• 关键词: 気管支鏡; AI; PDT; 肺癌; ＰＤＴ

本研究はDeep learningを用いて末梢小型肺癌に対する光線力学的治療 (photodynamic therapy; PDT) のより正確な照射法の確立を目的としている。手術や放射線照射が困難な患者に安全に施行できる治療の確立を目指しPDTの末梢型肺癌に対する治験が進行中である。実際の手技はX線透視下でレーザープローブを病変まで誘導し照射するが、如何に正確に照射部位と病変部位を一致させるかが治療の鍵となる。そこで3次元画像構築ソフトを用いてレーザープローブを病変に誘導し、さらにDeep learningを用いた腫瘍成分の解析を行い、レーザー照射強度の調整をして最適なレーザー照射を施行する。標準的な治療を施すことができない「手術が不適応」かつ「放射線治療が不適応」の臨床病期ⅠA期の末梢型非小細胞肺癌患者に対し、GGN/Solid自動分類AIソフトウェアを用いてレーザー照射分布を決定しPDTを施行する臨床試験を行っている。PDT施行後は1ヶ月、2ヶ月、３ヶ月後にPDT施行部から組織、細胞学的検査を行い抗腫瘍効果の評価を行っている。また同時期に胸部CT検査を行い、画像所見の比較検討を行っている。さらにGGN/Solid自動分類AIソフトウェアを用いて画像の成分分析を行いPDT後の治療効果を評価している。PDTの抗腫瘍効果、長期的な治療効果、再発の有無、内視鏡所見に加え、胸部CT上のGGN/Solid自動分類AIソフトウェアを用いた分析所見、病理組織学的な所見など多面的なデータプロファイルを作成し、それを基に末梢小型肺癌に対する経気管支鏡的PDTの適応病変、レーザー照射条件、照射方法などとGGN/Solid自動分類AIソフトウェア解析結果の比較・検討を行っている。

这项研究旨在使用深度学习来建立一种更准确的光动力疗法（PDT），用于外周小肺癌。目前正在进行有关PDT外周肺癌的临床试验，旨在建立可以安全地针对手术或放射线困难的患者进行治疗。实际过程涉及在荧光镜检查下引导激光探针到病变并进行辐照，但是治疗的关键是如何将病变部位与病变部位准确匹配。因此，使用3D图像构造软件将激光探针引导到病变，并使用深度学习，调整激光照射强度并执行最佳激光照射。我们正在进行临床试验，其中使用GGN/固体自动分类AI软件确定了“不适合手术”和“无法给予标准治疗的“不适合手术”和“辐照疗法”的患者，这些患者无法施用标准治疗，以确定激光照射和执行PDT的分布。 PDT后，在一个，两个或三个月后从PDT部位进行组织和细胞学检查，以评估抗肿瘤效应。同时，进行胸部CT扫描以比较和检查成像发现。此外，使用GGN/固体自动分类AI软件进行图像组件分析，以评估PDT后治疗的有效性。除了PDT的抗肿瘤效应外，长期治疗效应（无论是否存在复发和内窥镜检查结果），我们还创建了一个多方面的数据概况，包括使用胸部CT上的GGN/Solid自动分类AI软件的分析结果，以及组织病理学的发现。基于此，我们比较并检查了GGN/固体自动分类AI软件分析的结果，包括用于周围小肺癌，激光照射条件，辐照方法等的转桥PDT的自适应病变，等等。