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AI アルゴリズムを使用することで、放射線治療をより良く、より安全にすることができます。

PD 氏によると、放射線治療における AI アルゴリズムの応用分野は多岐にわたります。 博士。 エアランゲン大学病院のフロリアン・プッツ氏。 たとえば、有望な分野の 1 つは、脳腫瘍におけるターゲット ボリュームの定義の改善です。 これは通常手動で行われますが、結果、つまり照射された組織の正確な描写は、誰が MRI データセットを処理するかに大きく依存します。

コンタリングからシミュレーションまで

「AI モデルは、より正確になるのに役立ちます」とプッツ氏はベルリンで開催されたドイツがん会議で述べた。 これは特にガイドラインの規則に当てはまり、腫瘍の周囲には 2 センチメートルの安全マージンを設ける必要がありますが、同時に脳内の解剖学的障壁も考慮する必要があります。 「人間の専門家にとって、腫瘍の広がりに対するこれらの障壁の影響、ひいては標的体積を推定することは非常に困難です」と Putz 氏は強調しました。 アルゴリズムベースのターゲットボリューム定義に関する初期データは、コンタリング結果の一貫性が大幅に向上することを示しました。

この文脈で興味深いのは、腫瘍の純粋な輪郭だけでなく、脳内に広がる腫瘍細胞のシミュレーションでもあります。 これを輪郭アルゴリズムに追加できます。 これを行うと、初期の研究での標的体積は従来の輪郭形成よりも小さくなりましたが、腫瘍の再発率は増加しませんでした。 言い換えれば、結果を悪化させることなく、毒性の低い放射線を照射することができます。 「これまでのところ、これらすべては少数の患者を対象とした技術的な作業でした」とプッツ氏は言います。 臨床検証とさらなる臨床開発はまだ保留中です。

1 つのプランですべてに対応するのではなく、適応型照射

AI を活用した適応放射線治療の概念は、脳腫瘍に対する放射線治療も進歩させる可能性があります。 MRIスキャナーを統合した放射線装置が使用されます。 各放射線サイクルの後、脳の更新された画像が撮影され、このデータは放射線治療計画の再計算または更新に使用されます。 照射は毎日解剖学的構造に適応されます。

常に新しい放射線治療計画を「手動」で計算するのは時間がかかりすぎるため、これには AI アルゴリズムが必要です。 このアルゴリズムにより、計画の調整を自動化できます。 ただし、ここでも同じことが当てはまります。この追加の取り組みが患者に真の利益をもたらすことを示す臨床研究はまだ保留中です。