肺細胞のモデリングは放射線治療の個別化に役立つ可能性 – Physics World

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy-physics-world-2.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy-physics-world-2.jpg" data-caption="歯槽セグメントのシミュレーション 肺内の小さな空気嚢である 18 個の肺胞からなる肺胞組織の計算モデル。 (提供: ©サリー大学/GSI)。 「>

細胞レベルでの放射線損傷を明らかにできる新しいタイプのコンピューターモデルは、肺がん患者の放射線治療の成果を改善する可能性がある。

ロマン・バウアー、計算神経科学者 サリー大学 英国では、と協力して、 マーク中 および ニコロ・コーニョ から GSI シュヴェリオネンフォルシュングのヘルムホルツツェントルム はドイツで、放射線が肺とどのように相互作用するかを細胞ごとにシミュレートするモデルを作成しました。

肺がん患者の半数以上が放射線治療を受けています。このアプローチは効果的ですが、レシピエントの最大 30% が放射線による損傷を負います。これらは、肺の肺胞（気嚢）の内層が厚く硬くなる線維症や、肺胞の壁が炎症を起こす肺炎など、呼吸に影響を与える重篤な症状を引き起こす可能性があります。

がん細胞を死滅させながら健康な組織への放射線損傷を制限するために、放射線療法はいくつかの「分割」に分けて照射されます。これにより、損傷した健康な細胞の一部が各分画の間に自己修復できるため、全体としてより高い用量、つまりより効果的な用量を投与することが可能になります。

現在、放射線治療の分割スキームは過去の経験と一般化された統計モデルに基づいて選択されているため、個々の患者に対して最適化されていません。対照的に、個別化医療は、この新しいモデルのおかげで実現できました。 地理院生物物理学科 博士は、「基本的な細胞反応から始まる組織の毒性に注目しているため、さまざまな分別スキームが選択された場合にどの患者に何が起こるかを予測することができる」と説明しています。

研究チームは、相互作用する個別のユニットまたはエージェント（この場合は肺細胞を模倣）とモンテカルロシミュレーターで構成される「エージェントベース」モデル（ABM）を開発した。 ABM については、以下で説明されています。 コミュニケーション医学、それぞれ直径 18 μm の 260 個の肺胞からなる肺胞セグメントの表現を構築します。次に、これらの肺胞への放射線照射のモンテカルロ シミュレーションが顕微鏡およびナノスケールで実行され、各細胞に照射される放射線量とその分布に関する情報が ABM にフィードバックされます。

ABM はこの情報を使用して各細胞が生きるか死ぬかを判断し、最終結果を 3D 画像の形式で出力します。重要なことは、結合モデルは時間の経過をシミュレートできるため、治療後の数時間、数日、数か月、さらには数年後の放射線障害の重症度、およびそれが引き起こす可能性のある病状の進行を示すことができるということです。

「私が非常に興味深いと感じたのは、これらの計算シミュレーションが、さまざまなグループ、研究室、病院からのさまざまな実験観察と一致する結果を実際にもたらしたことです。したがって、私たちのコンピューターによるアプローチは、原理的には臨床現場で使用することができます」と国際機関の広報担当バウアー氏は述べています。 BioDynaMoとのコラボレーション、このモデルの構築に使用されるソフトウェア スイートを通じて、医療に新しい計算手法を導入することを目的としています。

バウアー氏は、親友がわずか 34 歳でこの病気で亡くなった後、がんの計算モデルに取り組み始めました。「すべてのがんは異なり、臓器の形状、遺伝的素因、ライフスタイルも異なり、すべての人が異なります」と彼は説明します。彼の希望は、スキャン、生検、その他の検査からの情報を新しいモデルに入力して、各個人の画像を提供できることです。その後、患者の生存の可能性を高める、綿密に調整された治療計画を出力する AI 支援治療プロトコルを作成できます。

バウアー教授は現在、肺がん患者を数年間にわたって追跡する臨床試験に向けて協力してくれる物理学など他の分野からの協力者を探している。一方、チームはこのモデルの使用を医療の他の分野にも拡大する予定です。

例えばデュランテ教授は、「新型コロナウイルス感染症によって引き起こされる肺炎を予測できる可能性がある」ため、この肺モデルを使ってウイルス感染を研究したいと考えている。一方、バウアー教授は、「どの時点でどのように介入すべきか」をよりよく理解することを目的として、未熟児の脳の回路発達のシミュレーションを開始した。

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• 情報源： https://physicsworld.com/a/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy/