原題
Deep Learning Blood Dosimetry Predicts Severe Lymphopenia and Survival After Craniospinal Irradiation.
背景:頭蓋脊髄照射(CSI)は放射線誘発重症リンパ球減少症(RISL)を引き起こし,予後を悪化させる。著者らは、RISLを予測するための個別化された循環血液細胞(CBC)線量測定プラットフォームを開発した。
方法:彼らは、プロスペクティブな小児CSI登録(n=48)とレトロスペクティブな症例(n=168;合計216)を組み合わせた。RISLは、CSI中またはCSI後1週間以内のグレード4のリンパ球減少症(<200/μL)であった。このプラットフォームでは、ディープラーニングによる全身セグメンテーション、個別化された血液量(HEDOS)、心拍出量、および治療送達を用いてCBCの線量-容積ヒストグラムを作成し、LASSO、ランダムフォレスト、およびXGBoostにより予測因子を特定した。
結果:12歳(中央値);75.5%が陽子線治療を受けた。RISLは92人の患者(42.6%)で発生した。CBC D5%はモデル間で最も高い予測因子であり、3.0 GyEのカットオフ値は全生存期間およびイベントフリー生存期間を層別化した(p<0.05)。
結論:個別化されたCBC線量測定は実行可能であり、CBC D5%はRISLと生存を予測し、CSI計画の指針となる可能性がある。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2026.04.019
PMID: 42031223
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