脊椎転移電気化学療法における患者特異的電場シミュレーション

本プロトコルでは、脊髄電気化学療法中の患者個別の電界をシミュレーションし、治療後の単核球症と比較する方法について説明します。既存のワークフローでは、脊髄転移性疾患における3次元的な治療反応に対して、シミュレーションされた電界を検証することはほとんどありません。データを3D Slicerにインポートし、CTIをリファレンスボリュームとして設定した後、セグメントエディターモジュールを開き、「cortical bone」という名前のセグメントを作成します。

CTIの閾値ツールを使用して、高密度の皮質骨を分離します。その後、必要に応じてハサミツールまたはペイントツールを用いて、セグメントを手動で精査してください。「Fat」という名前のセグメントを作成します。

Thresholdツールを使用して、腎周囲または皮下空間の低密度脂肪を選択します。次に、椎間板セグメントを作成し、軸位断、矢状断、および冠状断の各ビューで3D Paintツールを使用します。既存のセグメントを上書きせず、空のボクセルのみにペイントを制限するため、表示されているすべてのセグメントの外側を選択してください。

次に、椎体海綿骨として海綿骨セグメントを設定します。3Dペイントツールを使用して内部の骨梁区画を塗りつぶし、前述の方法で、表示されているすべてのセグメントの外部を選択します。「脊髄」というラベルのセグメントを作成し、3Dペイントツールを使用して、治療レベルの上端から下端まで、軸位断像上で脊髄の輪郭を手動で描きます。

次に、「cerebrospinal fluid」という名前のセグメントを定義します。3D Paintツールを使用して、thecal sac内にある脊髄周囲のcerebrospinal fluid領域を塗りつぶします。また、既存のセグメントを上書きしないよう、可視化されているすべてのセグメントの外部も選択してください。セメント、コイル、または肺が存在する場合は、それぞれに追加のセグメントを作成します。

閾値ツールを使用して、高吸収域のセメントまたはコイルと、低吸収域の肺実質を特定します。必要に応じて手動で補正を行い、更新されたSlicerシーンを保存してください。

処置前のMRIボリューム（MRIp）をSlicerシーンにインポートします。Transformsモジュールを使用し、治療レベルの椎体骨標識を登録のガイドとして、MRIpをCTIに剛体レジストレーションします。MRIpに変換を適用し、軸状断および矢状断で共登録の状態を視覚的に評価します。

視覚的なアライメントおよびターゲットレジストレーション誤差が2.5ミリメートル未満である場合にのみ、レジストレーションを承認してください。次に、Tumorという名前の新しいセグメントを作成します。MRIpのPaintツールを使用して、ベースラインにおける硬膜外および椎体への腫瘍浸潤を手動で描出します。

腫瘍セグメントにオプションのスムージングを適用し、隙間のない一貫した3次元ボリュームを取得します。その後、更新されたSlicerシーンを保存してください。針CTAを含む術中CTボリュームを3D Slicerシーンにインポートします。

transformsモジュールを使用して、CTAをCTIに剛体レジストレーションします。適切なアライメントを確保するため、前ステップで使用したのと同じ椎骨の骨標識を用います。AI4DEEPモジュールを起動し、活性電極チップを起点として、各電極に対して1本の仮想針を作成します。

軸位断、冠状断、および矢状断の各ビューで、各電極番号が単一の物理的なアクティブチップと正確に一致していることを確認します。解剖学的構造、腫瘍セグメンテーション、および電気幾何学（electrogeometry）を含む更新されたシーンを保存します。AI4DEEPインターフェースにおいて、各解剖学的セグメントを、定義済みの電気伝導率を持つ対応する組織クラスに割り当てます。

デフォルトの背景組織を筋肉の導電率に設定し、セグメント化されていないすべてのボクセルが筋肉として扱われるようにします。AI4DEEPのサマリーパネルで、各セグメントが想定される組織タイプおよび導電率と一致していることを確認してください。その後、設定を保存します。

AI4DEEPインターフェースにおいて、臨床手技に従って各電極の有効チップ長を指定し、電極径を1.8 millimetersに設定します。臨床的に適用された電界強度をvolts per centimeterで入力してください。次に、治療中に活性化された電極ペアを定義します。

電極間距離に基づき、1 cm あたりの要求電圧比（V/cm）を維持するように、AI4DEEP に各電極ペアの印加電圧を算出させます。臨床プロトコルに従い、パルス数を 8 回、パルス幅を 100 µs に設定してください。その後、AI4DEEP の設定を保存します。

AI4DEEPのインターフェースにおいて、設定済みの解剖学的構造、導電率、および電極パラメータを用いて静電場の計算を開始します。ソフトウェアが幾何学的構成を生成し、線形静電ポテンシャルを算出した後、シミュレーション出力と更新されたSlicerシーンを保存してください。AI4DEEPのインターフェースで、シミュレーションされた電場から電場等値面を生成するオプションを選択します。

一連の等線量閾値を選択し、対応する3次元等線量マップを作成します。個々の等線量マップを3次元ビューで表示し、空間的な電界分布を観察します。電界強度は通常、低振幅の淡黄色から高振幅の赤色までで表示されます。

各等線量線について、等線量体積と腫瘍セグメンテーションの重なりに基づいて自動的に算出された腫瘍被覆率を記録します。後日の解析のため、すべての等線量セグメントまたはモデルおよび腫瘍被覆率を保存します。電気化学療法から6週間後、およびその後2ヶ月ごとにフォローアップMRIを実施します。

不均一で遅延的な治療反応を考慮するため、最大壊死体積を示すMRIスキャン、または放射線学的反応が最も良好なMRIスキャンを選択してセグメンテーションを行います。治療部位を中心とした、治療後の造影T1脂肪抑制軸位断シークエンスのMRIを3D Slicerにインポートします。以前に使用したものと同じ既定の椎体ランドマークを用いて、MRIをCTIに剛体レジストレーションします。

変換を適用します。同一のリファレンスランドマークを使用してターゲット登録誤差を算出し、登録精度を記録するためにそれが2.5 millimeters以下であることを確認します。「Tumor necrosis」という名前の新しいセグメントを作成します。

ペイントツールを使用して、電気化学療法後のMRIスライスごとに、造影されない腫瘍の壊死部分を手動で描出します。腫瘍壊死セグメントにオプションの平滑化を適用し、一貫した連続的なボリュームを取得します。その後、シミュレーション電界と壊死領域の定量的な比較を行います。

コホート全体における平均Dice類似係数は、ベル型の関係を示しました。値は160から200 volts per centimeterの間でピークに達し、閾値が高くなるにつれて腫瘍のカバー率は徐々に低下しました。症例間には顕著な不均一性が観察され、最高のDice値は0.0156から0.7684の範囲にあり、それに対応する最高のIso値は100から500 volts per centimeterの範囲にありました。

代表的なオーバーレイ画像により、治療後の腫瘍壊死と200 volt per centimeterの等線量体積との間に空間的な一致が認められました。胆管癌によるL3硬膜外転移を有する59歳の患者では、初回電気化学療法後、腫瘍壊死は5%未満であり、改善は見られませんでした。AI4DEEPを用いた遡及的なシミュレーションにより、200 volts per centimeterの閾値において腫瘍のカバー範囲が不十分であったことが示されました。

電極構成を調整して再治療を行ったところ、90%以上の腫瘍カバー率を達成し、放射線学的および臨床的に完全な奏効が得られた。淡明細胞型腎細胞癌およびL5-S1硬膜外疾患を有する67歳の患者において、電気化学療法後に右側の神経根症を発症した。AI4DEEPシミュレーションでは、右S1孔に300 volts per centimeterの電場伸展が認められ、これは術後MRIで確認された右S1神経根損傷と一致していた。

主な課題は、各治療、臓器、および臨床設定において適切な等線量閾値を特定することです。さらなる解析によって、自動セグメンテーション、レジストレーションの不確実性、および電界閾値間の線量反応関係を検証することが可能です。今後の研究では、より大規模な脊髄転移コホートや、その他の電化学療法の適応症において、これらの初期知見を検証する必要があります。