| Project/Area Number |
20K08112
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
西牟田 雄祐 九州大学, 大学病院, 助教 (10635220)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西江 昭弘 九州大学, 医学研究院, 教授 (20457427)
浅山 良樹 大分大学, 医学部, 教授 (40380414)
甲斐 聖広 九州大学, 大学病院, 助教 (50848645)
鶴丸 大介 九州大学, 大学病院, 講師 (90419565)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 食道癌 / 多層検出器CT / 機械学習 / がん周囲環境 / CT / バイオマーカー |
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| Outline of Research at the Start |
多層検出器CTの画像所見と食道癌の病理組織学的所見（分化度、深達度、脈管侵襲、リンパ管侵襲、リンパ節転移の有無）の対比を行う。がん周囲微小環境に関して切除標本の免疫組織化学染色を行いTAMやCAFの多寡を検討し、多層検出器CTテクスチャ解析で得られる parameter との関連を調査する。機械学習の入力データとして多層検出器 CT の実行原子番号画像、ヨード密度画像、仮想単純画像などを組み合わせ、multi-parametricな解析を行い、これらを教師データとしてがん周囲微小環境を評価可能な診断システムの構築、検証を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、進行食道癌に対する化学療法や化学放射線療法に抵抗性を示す原因として、がん周囲微小環境が注目を集めている。本研究の目的は、多層検出器CT画像をもとに機械学習を併用して食道癌におけるがん周囲微小環境を定量的に解析し、治療法選択や予後予測の指標となる新たなイメージングバイオマーカーを確立することである。本年度までに申請者らは262例の食道癌症例に対して、多層検出器CTによる造影CT検査を施行し、術前療法の有無とその効果、転移・再発の有無といった臨床データを収集、データベースを作成した。
この中で、術前化学療法と手術を行い、臨床病理学的検討が可能であった53例に関して、治療効果と多層検出器CTから得られた各パラメータ（動脈相および門脈相におけるCT値、実行原子番号、ヨード密度）との相関を調査した。今回の検討では治療効果と各パラメータの間に有意な相関は見られなかったため、機械学習を併用した解析を現在継続して行っている。
この間、論文や学会報告などの情報の収集、関連報告を行った。関連学会発表は第59回日本医学放射線学会秋季臨床大会で1演題を発表した。論文掲載はJapnese Journal of Radiologyに１遍掲載された。
食道癌治療における化学療法や化学放射線療法の重要性、治療抵抗性を予測するイメージングバイオマーカーの臨床的重要性は現在も変わりなく、本研究の継続の必要性・妥当性を再確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID-19感染症蔓延の影響もあり，症例収集や解析業務がやや停滞していたため研究期間の延長手続きを行った。現地参加の学会が少なかったこと、遺伝子解析の進捗が遅れていることから、次年度使用額が生じた。現在ではその影響もほぼなくなり、症例収集は順調に行えている．今後、術前の臨床因子と多層検出器CTで得られた各パラメータおよびテクスチャ解析手法を用いての治療効果予測の検討を行いたいと考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は機械学習を併用した食道癌のがん周囲微小環境、特に線維性間質を構成するがん関連線維芽細胞と画像パラメータとの関連について解析予定である。
学術集会への参加費、学術論文の投稿費用、研究補助の人件費等に研究費を使用する予定である。
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