2020 Fiscal Year Annual Research Report
最先端宇宙センサ技術で切り開く「がん幹細胞」の生体内可視化
| Project/Area Number |
18H02700
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
武田 伸一郎 東京大学, カブリ数物連携宇宙研究機構, 特任助教 (80553718)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳下 淳 東京大学, カブリ数物連携宇宙研究機構, 特任助教 (20626676)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | がん幹細胞 / 放射線 / 半導体 / プローブ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、宇宙ガンマ線計測の最先端センサ技術を、in-vivo分子イメージング分野へ持ち込み発展させるという、独自のアプローチにより、既存のin-vivo分子イメージング装置よりも一桁優れた「100umの画像分解能」を実現し、同時に高精度の「マルチプローブ」画像化を可能とする、革新的な小動物用単一光子放射断層撮影装置NeXT-SPECTの実証機を開発する。NeXT-SPECTは、テルル化カドミウム(CdTe)半導体検出器とマルチピンホールコリメーターとを組み合わせた撮像モジュールを構成単位とする。被写体の周りに複数のモジュールを配置することで、多方向のプロジェクション画像を取得し、最終的に、放射性同位体の分布を3次元画像再構成することを目指す。
今年度は、完成済みの試作機を用いて、ファントムを用いた性能評価実験と、がんを移植したモデルマウスを用いた生体イメージング実証に取り組んだ。最小で350umの内部構造をもつマイクロデレンゾファントムを製作し、125-I、111-In、99m-Tc等の線源を封入し、データを取得、独自に開発した画像再構成アルゴリズムを適用することにより、現時点で350umを超える断層画像分解能を実証した。これは、すでに世界最高峰の商用小動物SPECTに比肩する分解能である。さらに分解能を向上させるためには、機械学習のアプローチを再構成アルゴリズムに組み込むことが有効であると考えられ、モンテカルロシミュレーションを駆使したアルゴリズム研究が進行中である。担がんマウスのイメージングでは、がんを移植した原発巣からリンパ節へと転移した1mmに満たない微小転移の検出に成功した。がん幹細胞性を備えた細胞が転移に寄与していることが示唆されており、がん幹細胞の生体内可視化の実現に向けた大きな一歩を踏み出した。
|
| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
