Predictive model of molecular imaging for neoadjuvant chemoimmunotherapy in lung cancer

Research Project

Project/Area Number	24K10292
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 50010:Tumor biology-related
Research Institution	Saitama Medical University
Principal Investigator	解良恭一埼玉医科大学, 医学部, 教授 (40400783)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	術前化学免疫療法 / PETイメージング / 肺癌
Outline of Research at the Start	切除可能な肺癌に対する術前化学免疫治療は標準治療でありpCRは24％であった。しかし、RECIST効果判定ではCR 0.6%のためCTによる形態変化ではpCRを予測できない。PETの早期効果判定でpCRを予測できれば治療方針に重要な知見となる。実験モデルでpCRとPETの関係を検討し腫瘍内糖代謝、低酸素環境、アミノ酸代謝からFDG-PET, FMISO-PET, FAMT-PETを治療前後で施行し各PETの集積（SUVmax、MTV、TLG）集積の変化率とpCRとの関連を検討する。MPR群とnon-MPR群の肺癌組織を用いて各種代謝の発現と治療抵抗性を解析しpCRのPETの治療効果予測する。