機械学習と多層検出器CTを用いた食道癌におけるがん周囲微小環境の定量的画像解析

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K08112
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 西牟田 雄祐 九州大学, 医学研究院, 共同研究員 (10635220)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西江 昭弘 九州大学, 医学研究院, 教授 (20457427) ; 浅山 良樹 大分大学, 医学部, 教授 (40380414) ; 甲斐 聖広 九州大学, 大学病院, 医員 (50848645) ; 鶴丸 大介 九州大学, 大学病院, 助教講師 (90419565)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 食道癌 / CT

Outline of Annual Research Achievements

近年、進行食道癌に対する化学療法や化学放射線療法に抵抗性を示す原因として、がん周囲微小環境が注目を集めている。本研究の目的は、多層検出器CT画像をもとに機械学習を併用して食道癌におけるがん周囲微小環境を定量的に解析し、治療法選択や予後予測の指標となる新たな画像バイオマーカーを確立することである。本年度は、過去に多層検出器CTで撮像された食道癌症例の臨床情報、病理所見、画像所見などの基礎データベース構築を行った。さらに過去の画像データをもとに撮像プロトコールの最適化、物質識別の精度向上のための画像処理法の開発、ヨード強調画像や仮想単色画像、実行原子番号画像などの適切な表示法の開発および解析を継続した。多層検出器CTより作成した仮想単色画像を用いた解析により食道癌の検出、病変の視認性が従来のCTと比べて向上することが確認できた。引き続き、内視鏡的粘膜下層剥離術および外科切除症例を対象とした画像所見と病理組織所見の対比、解析を継続している。またこの間、論文や学会報告などの情報の収集を行った。食道癌治療における化学療法や化学放射線療法の重要性、治療抵抗性を予測する画像バイオマーカーの必要性は現在も変わりなく、本研究の継続の必要性・妥当性を再確認した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

新型コロナウイルス流行に関連した患者数の低下の影響を受け、当初の予定よりも新規症例の集積が遅延している。

Strategy for Future Research Activity

蓄積された症例から内視鏡的粘膜下層剥離術あるいは外科的切除術が施行された症例を対象に、多層検出器CTの画像所見と病理組織学的所見の対比、がん周囲微小環境に関連したパラメータの探索を行う。また、引き続き新規登録症例の収集を継続していく。

Causes of Carryover

新型コロナウイルスの流行の伴い、通常通りのスケジュールで研究の進行ができていない。また、学会参加ができず、旅費の使用がなく、次年度使用額が生じた。