ゲノム補正放射線量

ゲノム調整放射線量（GARD）は、放射線腫瘍学における枠組みであり、腫瘍の遺伝子発現由来の放射線感受性と放射線生物学的線量効果モデル（例えば、線形二次モデル）を組み合わせることによって、特定の物理的放射線量の生物学的効果を推定する。

放射線感受性指数（RSI）は、腫瘍細胞の固有の放射線感受性を推定するために開発された遺伝子発現ベースのモデルです。RSIは、電離放射線照射後の癌細胞株の生存率とベースラインの遺伝子発現パターンを相関させ、放射線に対する細胞応答を予測する遺伝子のセットを特定することによって作成されました。^{[ 1 ]}

RSIは複数の癌種および臨床コホートで評価されており、GARDのゲノム基盤となっている。^{[ 2 ]}

従来の放射線療法は、通常、固定スケジュール（例えば、1回あたり2 Gy）を使用して処方されますが、腫瘍間の放射線感受性のばらつきは考慮されていません。^{[ 3 ]}ゲノムプロファイリングと放射線ゲノム研究 の進歩により、遺伝子発現パターンが放射線に対する腫瘍の反応にどのように影響するかをモデル化する取り組みが行われています。これらの取り組みの中で、ゲノム調整放射線量（GARD）フレームワークは、個々の腫瘍に対する特定の物理線量の予想される生物学的効果を定量化し、ゲノム情報に基づいた線量個別化を可能にするために提案されました。^{[ 4 ] [ 5 ]}

放射線感受性を予測する他の方法も検討されてきた。これらには、腫瘍遺伝子発現とin vitro放射線感受性を相関させる統合放射線ゲノムモデル^{[ 6 ]} 、連続PET/CTフィードバックイメージングを使用したFDG-PET由来のボクセル線量反応マッピングなどのイメージングベースの代替手段^{[ 7 ] [ 8 ]} 、および増殖飽和指数（PSI）や動的適応放射線治療線量（DARD）などの数学的フレームワーク^{[ 9 ] [ 10 ]}が含まれる。GARD を含むこれらのアプローチの多くは、主に後向きまたは観察的設定で評価されており、前向き検証研究が進行中である^{[ 11 ] 。}

GARDは複数の癌において放射線治療結果との再現性のある関連性を示してきたが、放射線治療の個別化に向けてこの分野が進むにつれて、いくつかの領域は引き続き改良する必要がある。 腫瘍の不均一性、サンプリングバイアス、酸素化と低酸素分布の変動は依然として重要な考慮事項であり、単一の生検では放射線感受性に影響を与えるサブクローン多様性や微小環境勾配を完全に反映できない可能性がある。^{[ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]} 古典的な腫瘍制御確率（TCP）モデルでは、用量反応関係は腫瘍サイズ、クローン形成細胞数、空間的細胞分布に依存することも強調されているが、これらのパラメータは現在のGARDの定式化には明示的に組み込まれていない。^{[ 25 ]} 放射線画像解析やボクセルレベルの用量反応マッピングなどの画像ベースのバイオマーカーの最近の進歩は、腫瘍生物学と空間的不均一性を特徴付ける補完的な方法を提供し、GARDベースの計画をさらに改善する可能性がある。^{[ 26 ]} 現在進行中の研究は、ゲノム、画像、空間データの統合と、生物学的情報に基づいた放射線治療の投与量の精度と一般化可能性を高めるための将来予測と実世界での評価に焦点を当てています。

• NCT05528133 –トリプルネガティブ乳がんにおけるゲノム誘導放射線療法（実現可能性）。^{[ 27 ]}
• NCT05873439 –局所進行非小細胞肺癌におけるゲノム誘導放射線量個別化（実現可能性）。^{[ 28 ]}

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