2020 Fiscal Year Research-status Report
クラスタリング手法によるMRI画像解析ー聴神経鞘腫の病態解明と先制医療の実現ー
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20K09371
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
國枝 武治 愛媛大学, 医学系研究科, 教授 (60609931)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 啓之 愛媛大学, 医学系研究科, 准教授 (00403808)
大石 直也 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40526878)
中村 壮志 愛媛大学, 医学部附属病院, 助教(病院教員) (50794468)
井上 明宏 愛媛大学, 医学部附属病院, 講師 (20593403)
末廣 諭 愛媛大学, 医学系研究科, 助教 (50775012)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | MRI画像解析 / 聴神経鞘腫 / 予後予測 / 先制医療 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
新たな画像解析法を通じて、良性腫瘍の病態と自然歴を明らかにしようとする本研究には、複数年にわたる計画が必要である。聴神経鞘腫の自然歴を明らかにするためには臨床経過を反映する諸因子を整理することが必要で、最終的には、治療介入が必要な時期を予測できるような新たな画像解析法を確立することを目的にする。初年度は、後方視的研究を中心に環境を整備しながら、研究を進めた。従来はMRI画像のGd造影画像で検出される最大径をもって腫瘍の増大を判断されてきた。初めに、定量的な画像診断の確立のため、腫瘍体積を自動的に検出・算出できる解析手法を独自に開発して、臨床経過が判明している症例群に対して適応して恣意性の少ない指標であることを確認した。次に、この手法を用いて、Gd造影画像以外の画像によっても同様に腫瘍サイズを認識できることを試みている。さらに、Gd造影画像を主体として経過中に増大したと判断された症例群としなかった群について、初回のMRI画像における特徴量の抽出をおこない、30例程度を教師データとして、予後予測のアルゴリズムを作成した。現在、この手法をGd造影画像以外の画像に応用・適応している段階で、どのような画像をベースにするのが最適であるかを探っていく。また、増大に関するバイオマーカー探索については、病理解析の準備を進めている段階である。前方視的研究は、これらに連なって継続すべき内容であるため、現段階では始まっていない。
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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
COVID-19禍にあり、研究分担者が複数施設にわたるため、制約が大きい状況ではある。しかし、適宜、遠隔手法を導入することで、研究の連絡・調整を進めている。症例の確保は予定以上に進んでいる一方で、一部の手術症例における病理解析や臨床情報の蓄積とデータベースの確立は遅れているため、予算執行が予定の時期には進んでいない。
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| Strategy for Future Research Activity |
分子メカニズム解析に必要なシステム構築と、大容量の記憶媒体導入したデータベース作成を推進していく。
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| Causes of Carryover |
COVID-19禍にあり、研究分担者が複数施設にわたるため、制約が大きい状況ではある。しかし、適宜、遠隔手法を導入することで、研究の連絡・調整を進めてきた。
症例の確保については当初の予定以上に進んでいる一方で、一部の手術症例における病理解析や臨床情報の蓄積とデータベースの確立が遅れているため、予算執行が予定の時期には進んでいない。
今後、分子メカニズム解析に必要なシステム構築と、大容量の記憶媒体導入したデータベース作成を早期に推進していく。
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