2024 Fiscal Year Annual Research Report
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
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20K08112
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
西牟田 雄祐 九州大学, 大学病院, 助教 (10635220)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西江 昭弘 九州大学, 医学研究院, 教授 (20457427) [Withdrawn]
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, 助教 (50848645)
鶴丸 大介 九州大学, 大学病院, 講師 (90419565)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 食道癌 / 多層検出器CT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は進行食道扁平上皮がん（ESCC）の治療抵抗性に関与するがん周囲微小環境を多層検出器CTで定量し、治療効果や予後を非侵襲的に予測し得る新規イメージングバイオマーカーを確立することを目的とした。2018年10月から2024年3月に当院で実施した309例の造影CTと詳細な臨床情報を収集して一元管理データベースを構築し、そのうち術前治療と術後組織評価が可能であった53例を対象に動脈相・門脈相CT値、実行原子番号、ヨード密度と病理学的治療効果との関連を解析したが有意差は認められなかった。一方、平衡相のヨード密度画像を用いて算出する細胞外容積分画（CT-ECV）に着目し、術前化学療法／化学放射線療法を受けたESCC36例（男性28例、女性8例、中央値67歳）を詳細解析した結果、治療奏功群は非奏功群より有意に低いCT-ECVを呈した。ROC解析では閾値42.1％で曲線下面積0.89、感度87.5％、特異度85.7％を達成し、低値群の1年無増悪生存率は87.5％、高値群は47.3％と有意差があった（P＝0.019）。CT-ECVは線維化間質量を反映し、薬剤到達不良や低酸素による治療抵抗性を示唆する指標であるため、術前の高リスク症例の層別化と個別化治療方針の策定に資することが示された。本年度は第110回北米放射線学会、第84回日本医学放射線学会総会で成果を発表し、European Radiology誌に関連論文を投稿中である。今後は多施設共同研究による外的妥当性検証、深層学習を用いた画像・臨床因子統合モデルの開発、費用対効果評価を進め、早期の臨床実装を目指す。
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