細胞形態を可視化する先進的MRIによる脳腫瘍診断法の開発
| Project/Area Number |
21K07569
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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 | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
吉浦 敬 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (40322747)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上村 清央 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 准教授 (30593652)
中條 正典 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 客員研究員 (60727171)
熊澤 誠志 北海道科学大学, 保健医療学部, 教授 (50363354)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | MRI / 脳腫瘍 / 拡散強調画像 / 細胞形態 / 拡散異方性 |
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| Outline of Research at the Start |
腫瘍細胞の形態は、腫瘍の病理組織画像上の基本的な特徴であり、腫瘍の振る舞いや遺伝子変異とも関連する重要な情報であるが、従来の放射線画像診断法では、腫瘍細胞の形態を捉えることはできなかった。本研究ではまず、先進的なMRIであるdouble diffusion encoding（DDE）法を用いて、腫瘍細胞形態の評価が可能であることを、シミュレーションや病理画像との比較により明らかにする。その上で、DDE法の画像データから推定された腫瘍細胞形態の、脳腫瘍の鑑別診断や予後の推定、遺伝子変異の推定におけるバイオマーカとしての有用性を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
細胞形態を反映し得る拡散強調画像法として、double diffusion encoding（DDE）法の脳腫瘍の鑑別診断における有用性を、さらに検討した。同時に、ADCの拡散時間依存性から組織内微小構造の空間的スケールを反映する情報を得られるtime-dependent diffusion MRI（TDdMRI）の有用性についても検討した。対象は病理学的に診断された膠芽腫74症例（平均年齢69±13歳）と転移性脳腫瘍28症例（平均年齢67±10歳）。DDE法から得られるmicroFAとTDdMRIから得られるADCの変化（cADC）および変化率（ADC）を２腫瘍群間で比較した。その結果、ADCは２群間で有意差が見られなかったが、microFAは膠芽腫に比べ脳転移で有意に高く(0.472 ± 0.148 vs. 0.371 ± 0.134; P = 0.0014)、cADCとrcADCもそれぞれ膠芽腫に比べ脳転移で有意に高かった(0.25 ± 0.12 vs. 0.14 ± 0.03およびP < 0.0001, 23.6 ± 9.4 vs. 14.5 ± 5.7、いずれもP < 0.0001)。ROC解析から得られるarea under the curve（AUC）は、microFAで0.705、cADCとrcADCでは0.890および0.834であった。以上の結果から、DDE-MRIから得られるmicroFAは膠芽腫と転移性脳腫瘍の鑑別に有用と考えられた。また、TDdMRIによるcADCとrcADCも両者の鑑別に有用と考えられた。
3年間の本研究の成果から、DDE法から得られるmicroFAは、脳腫瘍の鑑別のための有用かつ実用的な画像マーカとなり得ることを明らかにすることができた。一方、microFAが腫瘍細胞の形態をどの程度正確に反映しているか、については、今後のさらなる検証が必要と考えられた。
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Report
(3 results)
Research Products
(16 results)
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[Journal Article] Differentiating brain metastasis from glioblastoma by time-dependent diffusion MRI.2023
Author(s)
Kamimura K, Kamimura Y, Nakano T, Hasegawa T, Nakajo M, Yamada C, Akune K,Ejima F, Ayukawa T, Ito S, Nagano H, Takumi K, Nakajo M, Uchida H, Tabata K, Iwanaga T, Imai H, Feiweier T, Yoshiura T
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Journal Title
Cancer Imaging
Volume: 23
Issue: 1
Pages: 75-75
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Journal Article] Differentiating primary central nervous system lymphoma from glioblastoma by time-dependent diffusion using oscillating gradient.2023
Author(s)
Kamimura K, Nakano T, Hasegawa T, Nakajo M, Yamada C, Kamimura Y, Akune K, Ejima F, Ayukawa T, Nagano H, Takumi K, Nakajo M, Higa N, Yonezawa H, Hanaya R, Kirishima M, Tanimoto A, Iwanaga T, Imai H, Feiweier T, Yoshiura T
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Journal Title
Cancer Imaging
Volume: 23
Issue: 1
Pages: 114-114
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Journal Article] Differentiation of hemangioblastoma from brain metastasis using MR amide proton transfer imaging.2022
Author(s)
Kamimura K, Nakajo M, Gohara M, Kawaji K, Bohara M, Fukukura Y, Uchida H, Tabata K, Iwanaga T, Akamine Y, Keupp J, Fukami T, Yoshiura T
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Journal Title
J Neuroimaging
Volume: 32(5)
Issue: 5
Pages: 920-929
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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