2017 Fiscal Year Research-status Report
FDG-PETテクスチャ解析法を用いた新たな子宮肉腫予後予測バイオマーカーの開発
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16K20181
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| Research Institution | University of Fukui |
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Principal Investigator |
山本 真 福井大学, 学術研究院医学系部門(附属病院部), 助教 (70719054)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | テクスチャ解析 / 子宮肉腫 / バイオマーカー / FDG-PET |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現在、システム生物学の中心はgenomics、proteomicsだが、新たな分子イメージング法を用いたRadiomics解析法の登場で、細胞や時間で推移する複雑な生命現象をよりダイナミックに理解できる可能性がある。Radiomics解析法の一つであるテクスチャ解析とは、粗い、滑らかといった一般的な質感などの情報を数量化する試みで、従来は人工衛星からのリモートセンシングなどに用いられている。子宮肉腫は非常に稀な予後不良の疾患であり、外科的に摘出しても高率に肺転移を生じる。効果的な治療法開発のため新たな予後予測のツールが必要不可欠である。我々は、Radiomics解析法の一つであるテクスチャ解析を用い、3つのステップに分けて子宮肉腫の新たな予後予測バイオマーカー開発を目指している。1）臨床検体での子宮肉腫テクスチャ解析と予後予測に有用な特徴量をピックアップする。2）テクスチャ特徴量が何に起因するものかを動物モデルで検証する。3）新規予後予測バイオマーカーを樹立する。
２９年度は２８年度に得られた臨床献体でのテクスチャ解析結果から子宮肉腫と子宮筋腫の鑑別に従来から用いられている一次特徴量であるSUVmaxだけでなく、二次特徴量でも良好な鑑別能を示していることを論文投稿で報告した。また、動物モデルに使用する子宮肉腫の細胞株の基礎的な解析を行った。３０年度には動物モデルを作成し、新規予後予測バイオマーカーの樹立を目指す。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
28年度に得られた結果を解析し、子宮肉腫と子宮筋腫の鑑別においては、一次特徴量であるSUVmaxだけでなく、二次特徴量であるNGLCMから計算したentropyやcorrelationといった特徴量が良好な鑑別能を示したことを論文投稿で報告した。また、動物実験モデルに関して、使用する子宮肉腫細胞株のp53のステータスなど基礎的な解析を始めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
子宮肉腫の肺転移モデルによるanimal PETでテクスチャ解析を行っていく。
・予後良好株と予後不良株の亜株作成 : 子宮肉腫肺転移モデルマウスの中で、痩せた個体で腫瘍径の大きい予後不良の個体と比較的予後が良好な個体から腫瘍片を摘出し、別個体への同所移植で継代することにより予後良好株と予後不良株の亜株を作成する。
・animal PETでのテクスチャ解析 : 子宮肉腫肺転移モデルマウスの亜株を樹立した後に、それぞれをanimal PETでテクスチャ解析を行い、動物実験モデルと臨床検体で同様の結果になるかを検証する。
得られた成果に関しては論文投稿または海外学会での発表を行う予定である。
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| Causes of Carryover |
２９年度に行う予定の動物実験に用いるヌードマウス の購入が無かったことと、細胞培養にかかる物品を既存のものを使用したため、物品費は予定よりも少なくなっている。ヌードマウス は次年度に購入予定であり、次年度使用額はその購入費用に充当する予定である。
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Research Products
(1 results)
