エストロ 2023欧州放射線治療腫瘍学会の年次総会では、物理学、近接照射療法、臨床、学際的、放射線生物学、RTT(放射線療法士)というXNUMXつの主要テーマにわたる広範な科学プログラムが特集されました。 これらの各トラックについて、提出された XNUMX つの要約がそのクラスの「最優秀論文」として選ばれ、受賞者は専用の「提案論文のハイライト」全体セッションで研究を発表します。
毒性モデリング
物理分野では、最優秀論文賞を受賞しました。 ティジアナ・ランカティ 前立腺がんの放射線療法後の晩期毒性モデルを調べる研究に対して、ミラノ国立がん研究所からの研究成果を発表した。 特に、Rancati は、Cox 回帰 (いくつかの変数を使用してイベントまでの時間を予測する方法) に基づいた正常組織合併症確率 (NTCP) のモデル、Cox-NTCP モデルを導入しました。
「この解析の具体的な目的は、SNP-SNP相互作用を組み込んだ多遺伝子リスクスコアからの遺伝情報を含む、前立腺がん放射線治療後の晩期毒性に関するCox-NTCPモデルを提案することでした」とRancati氏は説明した。 モデルを開発するために、Rancati と同僚は、 要求 および RAD精密 放射線療法の副作用を軽減するための予測モデルとバイオマーカーを検証することを目的とした、がん患者を対象とした多施設共同研究プロジェクト。
彼らの分析では、1 つの晩発毒性エンドポイントを考慮しました。 グレード 2+ 後期頻尿。 グレード 2+ 後期血尿 (尿中の血液)。 線量測定については、線量 - 体積ヒストグラム (DVH) および線量 - 表面ヒストグラム (DSH) から計算された等価均一線量 (EUD) 値を調査しました。
Rancatiらは、43年間のREQUITE追跡データを使用して、相互作用を考慮した多遺伝子リスクスコアを開発した。 彼らは、遅発性毒性に関連することが知られている13のSNP(一塩基多型、人々の間で最も一般的なタイプの遺伝的変異)から開始し、REQUITE内で機能するXNUMXを検証し、データマイニングを使用して、増加または遅延のいずれかに関連するSNP-SNPの組み合わせを見つけました。毒性のリスクが減少します。 次に、リスクスコアと防御リスクスコアを重み付けして、相互作用を伴う多遺伝子リスクスコア(PRSi)を作成しました。
分析には1482人の患者が含まれ、その大多数が従来の分割による容積変調アーク療法(VMAT)を受けていた。 患者の追跡調査はXNUMX年からXNUMX年の間行われ、追跡調査の中央値はXNUMX年でした。 「追跡調査におけるこのような不均一性を考慮して、私たちは静的な NTCP モデルから Cox 回帰に基づく数理的な NTCP モデルに移行しました」と Rancati 氏は説明しました。 「これには、各患者の最長追跡時間と毒性の発生時間が考慮されます。」
ランカティ氏は研究結果の一部を共有した。 たとえば、グレード 2+ の頻尿の場合、膀胱全体に対する EUD (DSH から計算) が長期毒性の最良の線量予測因子でした。 毒性対膀胱表面 EUD の Cox-NTCP 曲線は、放射線耐性患者に見られるように、PRSi スコアが 1 の放射線感受性患者では毒性が最も高い可能性があり、スコアが -1 の患者では毒性が最も低いことを示しました。 彼女は、PRSi スコアが遺伝的危険因子の重要性を示している一方で、XNUMX 年と XNUMX 年の追跡調査では曲線が異なると指摘し、NTCP モデルに時間を含めることの重要性を強調しました。
血尿の結果も同様でしたが、膀胱頸部の EUD が膀胱全体の線量よりも重要であることがわかりました。 直腸出血の場合、最良の線量測定記述子は、DVH から計算された直腸 EUD でした。 Rancati 教授は、この場合、PRSi スコアは依然として関連しているものの、他の毒性で見られるほど識別力が低く、用量反応曲線が浅いことを指摘しました。
「我々は、Cox-NTCP 予測モデルに相互作用を伴う多遺伝子リスク スコアを追加する利点を示しました」と Rancati 氏は結論付けました。 「これらのモデルにより、患者固有の予測の調整と追跡期間の考慮の両方が可能になります。 危険にさらされている臓器または亜臓器への線量は、毒性のリスクを調節します。」
生活の質の向上
小線源療法部門の最優秀論文賞は、 ヴィヴェク・アナンド インドのムンバイにあるヒンドゥージャ病院および医学研究センターから。 Anand氏は、外照射療法(EBRT)、またはEBRTと高線量率(HDR)近接照射療法による治療後の舌がん患者の生活の質を比較した研究を発表した。
アナンド氏は、舌がん治療のための補助放射線療法は患者の生活の質を低下させることが知られていると説明した。 ただし、HDR 小線源療法では、隣接する正常組織を温存しながら、腫瘍に高線量の放射線を照射できます。 「この治療法は、結果を犠牲にすることなく罹患率を軽減します」と彼は述べた。
この研究には、EBRTまたはEBRTと密封小線源療法のいずれかを使用して、手術後に補助放射線療法を受けた63人の口腔舌がん患者が含まれていました。 EBRT は頸部リンパ節と舌全体に送達され、より高用量のブーストが腫瘍床と陽性リンパ節に送達されました。 XNUMX番目のグループでは、患者は頸部リンパ節へのEBRTを受け、陽性リンパ節への高線量に加え、原発腫瘍床へのXNUMX日間のHDR近接照射療法を受けた。 癌性リンパ節を有する患者には、毎週同時化学療法も受けた。
XNUMXつのグループの機能的転帰を比較するために、研究者らは、口や顎の痛み、嚥下の問題、歯のぐらつきなどを含む数十の要因を患者に評価するよう求めるアンケート(EORTCクオリティ・オブ・ライフ頭頸部モジュール)を使用した。 、言語の問題、口渇、皮膚の問題、体重の増減。 彼らはまた、両グループの全生存期間も調べた。
研究者らは、EBRT と小線源療法を併用したグループでは全体の治療時間が 43.6 日から 51.1 日へとわずかに増加したことを発見しました。 ただし、XNUMX つのグループ間で全生存期間に差はありませんでした。
63人の患者のうち、EBRT群の24人、EBRT+近接照射療法群の18人が追跡調査中央値37カ月、35カ月でアンケートに回答した。 「すべての症状スケールは、小線源療法の方が優れていることを示しました」とアナンド氏は言いました。 「臨床的にも症状的にも、EBRT グループの方が悪かったです。 統計的に有意な唯一のパラメーターは体重減少であり、これは小線源療法が口腔に使用された場合にほとんど問題がないことを証明しています。」
Anand氏は、小線源療法による口腔舌への放射線量の照射は患者の生活の質を向上させると結論付け、EBRTと小線源療法を組み合わせたグループでの治療時間の増加は転帰の低下をもたらさなかったことを指摘した。 「これを標準治療の一つにできるかどうかは、より多くの患者を対象とし、長期にわたる追跡調査が必要である」と同氏は述べた。
肺疾患のスクリーニング
アンドリューホープ プリンセス・マーガレットがんセンターとトロント大学の博士は、間質性肺疾患(ILD)のAIベースのスクリーニングに関する研究で、学際的な分野で最優秀論文賞を受賞した。 ILDは腫瘍学にとって大きな課題となっているとホープ氏は説明した。 患者は肺がんになりやすくなりますが、がん治療のリスクも高まります。 放射線療法の場合、ILD は放射線肺炎のリスクを高め、さらには死亡のリスクを高めます。
ILD は伝統的に、放射線治療の前に患者の画像診断スキャンを使用するか、息切れなどの臨床症状に注目することによって診断されてきました。 しかし場合によっては、ILDが検出されないまま患者が放射線療法に進む可能性があり、放射線関連の合併症のリスクが高まります。
「しかし、利用可能な追加の画像があります。それは治療計画画像です」とホープ氏は言いました。 「通常、これは診断的に検討または評価されません。 そこで私たちは、この画像をより診断的な方法で調査する機会があるかもしれないと考えました。」
放射線治療計画中に ILD 患者を自動的に特定するために、Hope らは MIRA 臨床学習環境 (MIRACLE) と呼ばれる機械学習パイプラインを開発しました。 MIRACLE-ILD システムは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して計画画像から ILD を特定します。これには、肺の輪郭を作成するための 2D U ネットと分類用の 3D CNN が含まれます。
診断用 CT での MIRACLE-ILD の初期トレーニング (診断スキャンと計画スキャンの違いによりうまく機能しませんでした) に続いて、研究者らは、放射線療法固有のデータセットを使用した転移学習を使用してモデルを再トレーニングしました。 彼らは、65 ~ 75% の偽陽性率を犠牲にして、ILD に対する 15 ~ 20% の感度を提供するモデルの閾値を選択しました。
MIRACLE-ILD の臨床パフォーマンスを検証するために、チームは最初にモデルを「サイレント モード」で導入し、治療医師に通知は送信されませんでした。 この研究には180人の患者が含まれており、そのうち86人がILDを患っていた。 MIRACLE-ILD は、これらのケースのうち 67 つを適切に識別し、妥当な精度 (87%)、感度 (XNUMX%)、特異度 (XNUMX%) を実現しました。 「MIRACLEであれば、当時の治療チームはILDであることが知られていなかったXNUMX人の患者のうちXNUMX人を検出しただろう」とホープ氏は指摘した。
2022 年 254 月にチームはライブ段階に移行し、陽性症例があれば医師に報告されました。 この研究には 13 人の患者が含まれ、そのうち 42 人が ILD を患っており、以前と同じモデルと閾値を使用しました。 MIRACLE-ILD は、良好な精度 (84%) と特異度 (85%) で 54 人の患者を ILD 陽性としてフラグ付けしましたが、感度は以前よりわずかに低く (XNUMX%) ました。 ここでは、未知の ILD 症例が XNUMX 件あり、システムはそのうち XNUMX 件を治療前に発見しました。
「合計で 434 人の患者がおり、そのうち 22 人が ILD でした。 モデルの全体的なパフォーマンスは非常に妥当で、精度は 85%、特異度は 86% でした。 このコホートでは未知の ILD 症例 11 例のうち XNUMX 例を検出しました」とホープ氏は語った。 「これは、患者が ILD を患っている可能性について放射線治療計画をスクリーニングするための検証済みの前向きな方法であると私たちは感じています。」
同氏は、このシステムがプリンセス・マーガレットがんセンターで稼働し続けており、胸部放射線治療を受けるすべての患者をスクリーニングするために使用されていると指摘した。
残りのベスト
臨床最優秀論文: 子宮内膜がんの分子分類は補助放射線療法への反応を予測します – ナンダ・ホレウェグ、ライデン大学医療センター
放射線生物学最優秀論文: 低酸素腫瘍細胞が放射線治療後の腫瘍再発を促進することが新しい追跡ツールで明らかに – アポストロス・メネガキス、オランダがん研究所
RTT最優秀論文: 乳がん患者に対する本人中心の RTT ケアと標準的な RTT ケアのランダム化試験 NCT04507568 – マイケル・ヴェレック、プリンセス・マーガレットがんセンター
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