Prediction Model for Tumor Immune Activation and Radiotherapy Effectiveness Using Machine Learning

使用机器学习预测肿瘤免疫激活和放射治疗效果的模型

• 批准号: 22K07671
• 负责人: 長谷川 智一
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Sapporo Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07671/
• 关键词: 放射線治療; 腫瘍免疫; 機械学習

PD-L1発現、CD8/FoxP3陽性細胞数の免疫組織染色が完了し、治療成績のデータが揃っている子宮頸癌の術前照射の症例を用いて、定量的判定法の検討を進める。専用のソフトを用いた解析による定量評価と従来の目視による判定とを比較して、差異がないことを証明すること、また、ソフトを用いた判定が優れている可能性について検討している。さらに免疫組織染色画像において様々な特徴量を設定し、テクスチャ解析を行い、放射線治療結果（全生存率など）との相関が高い病変の性質の数値化を目指しているが、良い解析方法を見つけるために難渋しており、引き続き検討が必要である。同時に子宮頸癌で放射線治療中（10-20Gy時点）の生検検体採取と血液採取を現在行っており、引き続き症例を増やしていく。

阳性细胞的PD-L1表达，CD8/FOXP3阳性免疫组织染色已完成，我们正在使用术前辐照病例检查宫颈癌的定量判断方法，该方法具有相同的治疗数据。通过使用专用软件进行分析和传统观点的常规判断，通过分析进行定量评估，我们正在研究没有差异的可能性，并且使用该软件的判断的可能性非常好。此外，我们在免疫组织染色图像中设置了各种特征，进行纹理分析，并旨在量化与放射治疗结果高度相关的病变的性质（例如总体存活率），但找到了良好的分析方法很难这样做，有必要继续考虑。同时，我们目前正在接受宫颈癌的放射治疗（10-20GY）期间收集活检和血液，并将继续增加病例。