立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第30号) 2021

［ 研究助成 (A) ］

人工知能を用いた CT テクスチャ解析による消化器癌化学療法の効果予測
Machine learning for CT texture analysis in chemosensitivityof gastrointestinal cancer liver metastases : initial report2201029

研究代表者

熊本大学病院

共同研究者

熊本大学大学院

消化器外科
画像診断科

講師

宮本

講師

中浦裕士
猛

治療前 1 か月以内に解析可能な CT が撮影され[研 究 の 目 的］

た 150 症例を対象とした。
消化器癌に対する化学療法は新規薬剤の登場により，様々な選択肢が可能となった。反面，B) CT テクスチャ解析 (図 1)

どの薬剤を選択すべきか悩むことが多く，有効治療前 1 か月以内の CT を用いて画像ソフトな治療効果予測マーカーが必要である。肝転移

3D slicer を用いて肝転移巣の立体的な抽出をは消化器癌の中で最も多くみられる転移形式の行い，それらを画像ピクセルの濃淡，その均一一つであり，治療前 CT の肝転移画像で各レジ性・方向性などの 107 種類の因子におけるパラメンの治療効果予測が可能となれば，その病変メーターに数値化した。肝転移巣は各症例で最に対する適切な治療法の選択が可能となり，さもサイズが大きく，測定しやすい元を 1 つ選択

らに治療成績が改善することが期待される。近して抽出した。数値化に関しては画像ソフト

年，CT テクスチャ解析に人工知能 (機械学習) を用いて，CT 画像による病変の性質をより深く認識する研究がなされつつある。しかし，治療前 CT を用いて化学療法の治療効果予測に関する研究は少ない。
本研究の目的は，消化器癌に対する人工知能を用いた CT テクスチャ解析により，化学療法の治療効果を予測し，個々の患者に最適な標準治療を同定することである。
[研究の内容，成果］
A) 対象症例
当科で初回治療として全身化学療法を施行した肝転移を伴う切除不能大腸癌症例 174 例の内，― 1 ―図1

3Dslicer を用いた治療前 CT 画像からの肝転移巣の抽出立石科学技術振興財団

Pyradiomics を使用した。
化学療法の治療効果判定は一般的に広く使用されている New response evaluation criteria insolidtumors :RevisedRECISTguideline(RECIST version 1.1) の評価を用いた (Bestoverall response)。各症例を化学療法後の Responder (奏 効 例) (Complete Response (CR),
Partial Response (PR)), Nonresponder (非奏効例) (Stable Disease (SD), Progressive Disease(PD)) に分けて，107 種のパラメーターごとに奏効，非奏効例の比較を Welch-t テストで図2行った。

機械学習を用いた CT テクスチャ解析の奏効度予測 AUC

単変量解析では治療効果予測能精度は高くなく，C) 人工知能 (機械学習) を用いた解析：
機械学習の方法としては eXtreme gradient

AUC はすべて 0.58 以下であった。これらを機boost (Gradient Boost と Random Forests を組

械学習を用いて解析を行ったところ，化学療法み合わせた手法) を用いて解析した。の治療効果予測能は AUC=0.77 まで改善され予測能の評価には 5 回検証法による AUC をた (図 2)。

用いて行った。
E) 多数例での解析
D) 少数例での Preliminary 解析

次 に，150 症 例 に つ い て 本 解 析 を 行 っ た。

まずは小数例の症例で実行の可能性を検証し150 症例の患者背景を表 2 に示す。化学療法レた。初期に CT テクスチャ解析を行った 64 症

ジメンに関して，殺細胞性抗がん剤は L-OHP

例を Preliminary な解析を行った。107 個のパベースが全体の 80% を占めていた。分子標的ラメーターを用いて化学療法の治療効果 (Re-薬は Bmab が 54%，抗 EGFR 抗体薬 15% に使sponse/Nonresponse) に 関 し て，ま ず は 単 変用されていた。

量 解 析 を 施 行 し た。代 表 的 12 の CT テ ク ス

化学療法の治療効果に関して，Responder はチャパラメーターを提示しているが (表 1)，61%，Nonresponder は 39% であった (表 3)。

表1

代表的な 12 の CT テクスチャパラメーターの単変量解析
CT textureparameters

これら 150 症例を Training コホート 112 例
Validation コ ホ ー ト 38 例 に ラ ン ダ ム 割 り 当

response no response p value AUCてた。CT テクスチャ解析の 107 つの特徴量の−192.35−84.300.180.58

う ち，Training コ ホ ー ト の Responder, Non-Mean value

55.36

43.90

0.34

0.45

Standard deviation

14.94

27.12

0.33

0.43

Responder の 両 群 間 に 影 響 の あ る も の を

Maxvalue
Skewness (H)269.70−0.05

172.62
0.10

0.23
0.87

0.46
0.35

Kurtosis (H)

61.52

8.46

0.06

0.56

Entropy (H)

1.68

1.68

0.98

0.40

Energy (H)

0.17

0.18

0.51

0.49

NonResponder を 予 測 し た と こ ろ，今 回 もHomogeneity

0.37

0.38

0.69

0.49

Contrast

0.73

1.57

0.38

0.44

AUC=0.77 の成績が得られた。

Correlation

0.430.450.72

0.47

Dissimilarity

0.54

0.57

0.67

0.46

Minumamu value

Boruta 法という統計学的手法で選択し，3 つパラメーターが選択された (図 3)。Random
Forest で Validation コ ホ ー ト の Responder,― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

表2

患者背景(n=150)

Variables

NAll150(%)

Age, years (range)
Gener64(33-86)

Male89(59)Female61(41)

EOCG-PS
Grade 093(62)Grade 147(31)Grade 210(7)Timing of metastases
Sinchronous

126(84)

Metachronous

24(16)

図3

Training コホートの解析で同定されたパラメーター

Primary tumor location
Right-sided colon

44(29)Left-sided colon
Rectum56
50(37)(33)

Extrahepatic disease
Yes73(49)

77(51)

Primary tumor resection
Performednonperformed

5892(39)(61)

KRAS mutation status
Wildtype83(55)

39
28(26)(19)

Oxaliplatin-baseIrinotecan-base

135
15(90)(10)

図4

Biotarget agents
Bevacizumab
anti-EGFR antibody
None833136(55)(21)(24)[今後の研究の方向，課題］

No

Mutation
Unknown
Cytotoxic chemotherapy

今回の研究の結果，人工知能を用いた CT テ

PS : Performance Status
EGFR : Epidermal Growth Factor Receptor

表3

クスチャ解析が化学療法の奏効非奏効の予測に

対象症例における化学療法の奏効度(n=150)Objective responseN

Complete response
Partial response
Stable dosease
Progressive disease
Responder
Nonresponder

19043169159Validation コホートでの治療効果予測能 (AUC)

1%
60 %
29 %
11 %
61 %
39 %

有用であることが証明された。今後は以下の方向で研究を進める。
①

生存期間の予測に関して同様の検証を行う。

②

大腸癌の化学療法で用いられる分子標的薬である，血管新生阻害薬の Bevacizumab，抗 EGFR 抗体薬の 2 種類の分子標的薬を使用した患者ごとに同様の解析を行い，どちらの分子標的薬が有用なのかを予測可能にする。

③

今回の研究の課題として，治療前 CT から3Dslicer を用いて肝転移巣を抽出する過程に 時 間 を 要 し た。抽 出 は セ ミ オ ー ト マ― 3 ―立石科学技術振興財団

テ ィ ッ ク に 可 能 で あ っ た が，オ ー ト マ
ティックに可能であればより客観的な抽出が可能となる。熊本大学工学部や企業と協力し，ソフトウェアの開発・改良を行っていく。

― 4 ―[成果の発表，論文等］
未報告