今年の科研費は何を申請する？

流行りの放射線治療研究テーマを一挙公開

毎年この時期になると、多くの研究者が悩みます。

「今年は何をテーマに科研費を申請しようか。」

放射線治療は、この10年で最も技術革新が進んだ診療科の一つです。

AI、MRI、Radiomics、Adaptive Radiotherapy、デジタルツインなど、新しいキーワードが次々に登場しています。

しかし、流行語を並べるだけでは科研費は採択されません。

重要なのは、「社会的課題」と「臨床的意義」を結び付けた研究テーマです。

今回は、2027年度の科研費で注目されそうな放射線治療関連の研究テーマを紹介します。

① AIによるAdaptive Radiotherapyの最適化

Adaptive RTは世界的な研究テーマです。

今後は、

• 自動輪郭抽出
• 自動線量最適化
• オンライン再計画
• 適応の判断支援

など、「AIをどう安全に臨床へ組み込むか」が研究の中心になるでしょう。

② MRI・機能画像を利用した個別化放射線治療

CTだけでなく、

• DWI
• ADC
• IVIM
• DCE-MRI

などを使って、治療効果を予測する研究が増えています。

さらに、

PETやDECTとの統合解析も今後の重要テーマです。

③ RadiomicsからRadiogenomicsへ

画像特徴量（Radiomics）だけではなく、

ゲノム情報や病理画像と組み合わせたRadiogenomicsが注目されています。

「画像から腫瘍の生物学的特性を推定する」研究は、個別化医療の基盤になる可能性があります。

④ Biology-guided Radiotherapy

PET画像をリアルタイムに利用する放射線治療や、生物学的情報に基づいて線量分布を変える研究は、今後さらに発展が期待されます。

⑤ Digital Twin（デジタルツイン）

患者の画像、生体情報、治療歴を統合した「患者のデジタルコピー」を作り、治療効果や副作用をシミュレーションする研究です。

医療DXとの親和性も高く、今後の大型研究テーマになり得ます。

⑥ Wearable Deviceと放射線治療

スマートウォッチやリング型デバイスから取得した

• 活動量
• 睡眠
• 心拍変動
• 体温

などを放射線治療と組み合わせる研究は、患者報告アウトカム（PRO）や有害事象予測につながる可能性があります。

⑦ AIによる正常組織障害予測

線量分布だけでなく、

• 年齢
• 併存疾患
• 血液データ
• 遺伝子情報

を統合して、肺臓炎や口腔粘膜炎などの発生リスクを予測する研究は、臨床応用が期待されています。

⑧ Workflow研究

AIや新しい装置だけではありません。

実際の現場では、

• contouring時間
• QA時間
• Adaptive RTの運用
• 多職種連携

など、workflow改善そのものが重要な研究テーマになります。

workflowがすべて。

⑨ 放射線治療DX

RIS、OIS、クラウド、AI、遠隔治療計画、品質管理などを統合した「放射線治療DX」は、病院全体の効率化につながるテーマです。

⑩ リアルワールドデータ（RWD）

臨床試験だけでなく、

電子カルテ

DPC

レジストリ

画像データベース

などを活用したRWD研究は、今後さらに重要になります。

AIとの組み合わせも期待されています。

採択される研究に共通すること

最近の科研費では、「新しい技術を使う」だけでは十分ではありません。

採択される研究には共通点があります。

• 社会課題が明確
• 臨床応用が見える
• 多職種・多施設連携
• AIやDXを適切に活用
• 将来的な展開が期待できる

つまり、

技術ではなく課題解決

が重要です。

放射線治療研究はどこへ向かうのか

これからの放射線治療研究は、

• AI
• 画像
• 生物学
• データサイエンス
• 医療DX

が融合した学際的な領域になります。

一方で、どれだけ技術が進歩しても、

「患者にどんな利益をもたらすのか」

という問いを忘れてはいけません。

まとめ

2027年度の科研費では、AIや画像解析、Digital Twin、Radiogenomicsなど、新しい技術を取り入れた研究が注目される一方で、それだけでは採択にはつながりません。

重要なのは、臨床現場の課題を解決し、患者利益につながるストーリーを描けるかどうかです。

流行を追うだけではなく、「なぜこの研究が必要なのか」を明確に示すことが、研究費獲得への第一歩になります。

装置ではなく戦略。

高精度ではなく患者利益。

workflowがすべて。

そして、AI時代になっても、本当に価値ある研究は、現場で生まれた疑問から始まります。

理論と臨床は違う。

最後は人間。

参考文献

• Japan Society for the Promotion of Science 科学研究費助成事業（科研費）公募要領
• American Society for Radiation Oncology 年次学術集会（近年の研究動向）
• European Society for Radiotherapy and Oncology Congress（AI・Adaptive RTセッション）
• National Cancer Institute Precision Oncology関連資料
• 近年のRadiotherapy and Oncology、International Journal of Radiation Oncology • Biology • Physics、Clinical and Translational Radiation Oncology掲載論文（AI、Adaptive RT、Radiomics、Digital Twin関連）