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新技術、脳腫瘍の化学放射線療法への反応を予測

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July, 2, 2021, Austin--悪性脳腫瘍を研究しているチームが、個々の患者が化学放射線療法に対する反応の仕方を予測する新技術を開発した。これは、ガン治療を個人化する取り組みにおける大きな前進である。

テキサス大学オースチンの研究者は、様々な定量的イメージング測定とコンピュータシミュレーションを統合して悪性グリオーマの進行を計算するための正確なモデルを作成した。

悪性グリオーマは、成人に見つかる最も一般的なガン性現発生脳腫瘍。現在の治療は、放射線治療と化学療法後に外科的切除を必要とする。この積極的処置にもかかわらずこのアプローチを受けた患者の予後は、一般的によくない。これらの腫瘍の成長と挙動は、患者毎に変化し、個別患者レベルで治療を個人化する技術の必要性が重要になっている。

Nature Scientific Reportsの論文で著者たちは、解剖学的および構造的イメージングの組合せを用いて、悪性グリオーマ腫瘍進行を予測するコンピュータ機構モデルに情報を与えた。

「このプロジェクトは、エンジニアと臨床医の密接な協働なしでは実行できなかった」とUT Austin’s Oden Instituteコンピュータ腫瘍学、David Hormuthは、コメントしている。

また、MD AndersonのDr. Caroline Chungは、「予測機械的モデルに個々の患者のイメージングデータを使うわれわれのアプローチは、実際的な有望性を示している。モデルに含まれるのは、MRIによる腫瘍の解剖学的外観と拡散テンソル画像という特殊MRIスキャニング技術による計測の両方を含む」と説明している。

現在の放射線治療法は、患者に調整されている。これには、放射線治療開始に先立ち主に解剖学的イメージングデータを利用している。しかし、この新技術は、放射線への腫瘍の抵抗の予測空間マップに基づいており、放射線腫瘍医に処置計画の個人化に必要な情報提供への第一歩である。

ガンを終わらせるための第三の協力者、TACCにより、個々の患者のための生物学ベース数学モデルの大ファミリを研究者が同時にキャリブレートできるようになっている。

Hormuthは、「われわれは、総数、約6000の異なるキャリブレーション、または予測シナリオを持っている、これは標準ラップトップで走らせるには数年かかる。われわれのモデルキャリブレーションおよび予測アプローチを並行して走らせるためにLonestar 5システムを使うことにより、われわれは、わずか数日でこれらのシナリオの全てを評価することができた」とコメントしている。

(詳細は、https://news.utexas.edu)