□ 연구개요 세기조절방사선치료(IMRT)는 종양에 근접한 정밀 치료로, 치료 효과를 높이고 정상 조직의 손상을 줄인다. 환자별 품질 관리(QA)의 정확성이 중요하며, 현재 감마 분석 방법은 선량 분포 오류 감지에 한계가 있다. 이에 따라, IMRT 치료의 안전성과 정확성을 높이기 위해 오류를 정밀하게 감지할 수 있는 환자별 오류분석·예측 연구의 필요성이 대두되었다. 본 연구는 IMRT의 기계적 오류를 분석하고 예측하는 모델을 개발 및 최적화했다. 연구는 인체 모사 팬텀을 이용한 시뮬레이션, 환자 데이터를 바탕으로 한 오류 패턴 분석, 그리고 다양한 치료기와 프로토콜에 적용하여 모델의 유효성 및 실용성 평가로 진행되었다. □ 연구 목표대비 연구결과 세기조절방사선치료(IMRT)의 효과적인 환자별 정도 관리(Quality Assurance, QA)를 위한 오류분석 및 예측 모델 개발에 초점을 맞추었다. IMRT는 정밀한 치료 기술로서 종양에 대한 치료 효과를 극대화하고 정상 조직의 피폭을 최소화한다. 이러한 치료법의 복잡성으로 인해, 환자별 QA의 정확성이 중요해지고 있으며, 기존의 감마분석 방법으로는 선량 분포의 오류 감지와 임상적 영향의 반영에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 1차년도에 환자모사 팬텀을 사용하여 치료기의 기계적 오류를 시뮬레이션하고 오류 패턴을 분석하였다. 이를 바탕으로, 2년차에는 실제 환자 데이터에 대한 오류 시뮬레이션을 진행하고 분석하여 기계적 오류와 Organs at Risk (OAR)의 Dose-Volume Histogram (DVH) 변수 간의 상관관계를 규명했다. 이러한 분석을 통해, 감마라디오믹스와 SSIM 결과를 기반으로 머신러닝 기술을 적용한 IMRT 환자별 정도관리 오류분석·예측모델을 개발하였다.3년차에는 개발된 모델의 최적화를 실시하고, 다양한 치료기와 치료 프로토콜에 모델을 적용하여 그 유효성 및 실용성에 대해 평가하였다. 이 과정에서 모델의 임상적 효과를 검증하여, 실제 치료 환경에서의 적용 가능성을 확인했다. 연구 결과, 본 연구가 개발한 IMRT 오류분석·예측모델은 기존의 감마분석 방법이 가지고 있는 한계를 극복하고, IMRT 치료 과정에서 발생할 수 있는 기계적 오류를 보다 민감하게 감지하고 예측할 수 있는 능력을 보였다. 이로 인해 환자별 QA의 정확성이 향상되어, 환자의 안전과 치료 효과를 동시에 높일 수 있는 기반이 마련되었다. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 본 연구를 통해 개발된 IMRT 오류분석·예측모델은 방사선 치료의 정밀성을 획기적으로 향상시키고, 환자별 정도관리(QA)의 불확도를 줄임으로써 임상적 영향을 정확하게 판단할 수 있는 새로운 기준을 마련할 것입니다. 이는 환자의 안전과 치료효과를 동시에 높이는 데 결정적인 역할을 하며, 머신러닝 기술을 이용한 예측 모델은 임상 결정에 중요한 정보를 제공하게 될 것입니다. 또한, 양성자 치료와 중입자치료 등의 다양한 방사선 치료 방식에 모델을 적용함으로써, 방사선 치료의 개인화와 정밀도를 더욱 실현할 수 있습니다. 이와 함께, 본 연구성과는 국내외 기관과의 협력을 통한 환자별 정도 관리 시스템 구축과 방사선 치료 품질 관리 프로그램의 상품화로 이어질 것이며, 방사선 치료뿐만 아니라 다른 의료 분야에서도 중요한 기초 자료로 활용될 가능성을 내포하고 있습니다. 이러한 연구성과는 향후 방사선 치료의 안전성과 효과를 극대화하고, 의료 서비스의 질을 한 단계 높이는데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. (출처 : 요약문 2p)
- 연구책임자 : 신희순
- 주관연구기관 : 성균관대학교
- 발행년도 : 20240300
- Keyword : 1. 세기조절방사선치료;환자별정도관리;라디오믹스;머신러닝;구조적 유사성 지수; 2. Intensity-Modulated Radiation Therapy;Patient-Specific Quality Assurance;Radiomics;Machine Learning;Structural SIMilarity(SSIM) Index;