クラスタリング手法によるMRI画像解析ー聴神経鞘腫の病態解明と先制医療の実現ー
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20K09371
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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 56010:Neurosurgery-related
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
國枝 武治 愛媛大学, 医学系研究科, 教授 (60609931)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 啓之 愛媛大学, 医学系研究科, 准教授 (00403808)
大石 直也 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40526878)
中村 壮志 愛媛大学, 医学部附属病院, 助教(病院教員) (50794468)
井上 明宏 愛媛大学, 医学部附属病院, 講師 (20593403)
末廣 諭 愛媛大学, 医学系研究科, 助教 (50775012)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | MRI画像解析 / 聴神経鞘腫 / 腫瘍増大因子 / 予後予測 / 先制医療 / MRI / クラスタリング / 機械学習 / 分子メカニズム |
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| Outline of Research at the Start |
臨床経過とMRI画像の関連が判明している聴神経腫瘍症例群において、変化を反映する信頼性の高い画像パラメーターの確立を図る。外科治療で得られた病理標本において分子メカニズムの解析をすることで腫瘍増大・症状出現に関するバイオマーカーを探索する。様々なMRI画像が持つ特徴量を、膨大なデータの可視化に優れた自己組織化マップの方法でクラスタリング画像を作成して、増大変化の弁別・予測を機械学習の手法で試みる。得られた知見に基づき、新規症例に画像解析を行って、前方視的に確立した解析手法の妥当性を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
新たな画像解析法を通じて、良性腫瘍の病態と自然歴を明らかにしようとする本研究には、複数年にわたる計画が必要と考えていた。聴神経鞘腫の自然歴を明らかにするためには臨床経過を反映する諸因子を整理することが必要で、最終的には、治療介入が必要な時期を予測できるような新たな画像解析法を確立することを目的にする。初年度から昨年度までは、後方視的研究を中心に環境を整備しながら、研究を始めた。最初に着手した客観的に定量的な画像診断確立では、恣意性がなく、腫瘍体積を自動的に検出・算出できる解析手法を独自に開発した。これによって、各症例の経時的画像データから増大の有無を判定できるようになったが、当初に準備した患者データに追加して、得られた症例群において、腫瘍サイズが中等度以下の充実性成分が主体のものでは解析手法の確立を確認できたが、のう胞成分が過半を占める場合や腫瘍体積が大きくて当初から外科的手術適応がある症例では、腫瘍部分の自動認識が安定しないことが判明したため、これに対する対応を模索・検討している段階が律速段階となっている。症例の蓄積は順調であり、手術治療介入の有無によらず、画像を蓄積して、症例データベースを確立して、順次進めている。別個に検討予定の手術症例における病理診断、特に分子メカニズム解析に着手したところである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
COVID-19感染禍で複数施設にわたる共同研究であるため、制約が大きい状況が続いていた。症例確保のために通信費を使用して、正確な立体構造確把握のために必要経費を使用した。また、現行研究の修正に必要な対応を模索するための情報収集として、国内学会に参加する必要があった。律速段階となっており、基盤となる腫瘍体積変化検出の自動化のめどが立つと同時に、病理診断に着手した。
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| Strategy for Future Research Activity |
予後予測アルゴリズムを手持ちデータのみで進め、分子メカニズム解析に必要な病理診断を推進することで、一定の成果につなげていく。
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Report
(3 results)
Research Products
(1 results)
