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。

The purpose of this study is to establish the correct irradiation method using photodynamic therapy (PDT) for small peripheral lung cancer. Surgery and radiation irradiation are difficult for the patient, and the safety of the patient is performed, and the treatment is established. The target is PDT for peripheral lung cancer, and the treatment is in progress.実记の Manual Skills でレーザープローブをDisease 変までInduced irradiation under X-ray fluoroscopy How to correctly align the irradiated area with the diseased area is the key to treatment.そこで3D portrait construction ソフトを Use いてレーザープローブを Disease 変にinducing し, さらにDeep Learning is carried out using the analysis of tumor components and the adjustment of irradiation intensity to optimize the irradiation. Standard treatment is used for patients with clinical stage IA terminal non-small cell lung cancer.対し, GGN/Solid automatic classification AI ソフトウェアを Use いてレーザーirradiation distribution を determination しPDT を implementation する clinical trial 験を line っている. The anti-tumor and ulcer effects were evaluated based on the tissue and cytology of the PDT administration site 1 month, 2 months, and 3 months after PDT. A chest CT examination of the same period was performed, and a comparison of what was seen in the portrait was performed.さらにGGN/Solid automatic classification AIソフトウェアを use いてportrait のcomponent analysis を row い PDT after the treatment effect を evaluation 価 している. Anti-tumor effect of PDT, long-term therapeutic effect, presence or absence of recurrence, endoscopic findings, GGN/S on chest CT olid automatic classification AI ソフトウェアを Use いたanalysis findings, histopathology ななどmulti-faceted なデータプロフThe irradiation conditions of PDT suitable for the disease caused by ァイルをし, それをbased and に対する経気bronchoscope for small peripheral lung cancer , irradiation method GGN/Solid automatic classification AI analysis results comparison・検椒行っている.