東北大学の研究チームは、独自の機械学習アルゴリズムにより、治療前の腫瘍CT画像を入力するだけで、その患者の放射線治療による腫瘍縮小を予測することに成功した。放射線治療において、患者ごとに最適な治療方針を決定する個別化医療の発展につながる成果だという。
東北大学の研究チームは、独自の機械学習アルゴリズムにより、治療前の腫瘍CT画像を入力するだけで、その患者の放射線治療による腫瘍縮小を予測することに成功した。放射線治療において、患者ごとに最適な治療方針を決定する個別化医療の発展につながる成果だという。 同チームは、深層学習を用いることで、腫瘍CT画像のみから腫瘍の特性をより詳細に抽出する手法を開発。東北大学病院の255人分の画像に同手法を適用した結果、縮小した腫瘍では、深層学習が注目したところが大きく縮小しており、これまでの手法よりも高い精度で腫瘍縮小効果を予測できることがわかった。 縮小した腫瘍と縮小しなかった腫瘍のどちらにおいても、深層学習は腫瘍内部に注目しており、従来の臨床的な因子（腫瘍の体積や患者の年齢など）では得られなかった縮小に関する情報を抽出した。深層学習が抽出したこれらの特徴量の数値は、腫瘍縮小効果の大小により大きく異なっていたことから、深層学習が腫瘍の縮小に関する情報を抽出できる可能性が明らかになったという。 放射線治療は、腫瘍などの患部に強い放射線を照射して、標的の組織を死滅させる治療法。患部や患者によって効果が異なるため、できるだけ腫瘍の縮小効果がある患者を選んで治療を実施する必要があるが、効果を予め正確に予測することは困難とされている。 研究成果は、サイエンティフィック・レポーツ（Scientific Reports）誌の電子版に2022年5月27日付けで掲載された。（中條）
