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

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K09371
• Research Institution: Ehime University
• Principal Investigator: 國枝 武治 愛媛大学, 医学系研究科, 教授 (60609931)
• 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)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: MRI画像解析 / 聴神経鞘腫 / 予後予測

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と考えていた。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。初年度から昨年度は、後方視的研究を中心に環境を整備しながら、研究を始めた。最初に着手した客観的に定量的な画像診断確立では、恣意性がなく、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た。これによって、各症例の経時的画像データから増大の有無を判定できるようになった。しかし、当初に準備した患者データに追加して、得られた症例群において、腫瘍サイズが中等度以下の充実性成分が主体のものでは解析手法の確立を確認できたが、のう胞成分が過半を占める場合や、腫瘍体積が大きくて一般的に外科的手術適応がある症例では、腫瘍部分の自動認識が安定しないことが判明したため、これを含めた解析法を模索・検討している。反面、症例の蓄積は順調であり、手術治療介入の有無によらず、画像を蓄積して、症例データベースを確立して、順次進めている。すなわち、画像解析の自動化が律速段階になっており、予後予測アルゴリズムの確認にまではいたっていないため、前方視的研究はまだ始められていない。さらに、別個に検討予定の手術症例における病理診断、特に分子メカニズム解析に着手できていない状況である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

COVID-19禍が一進一退の状況で、複数施設にわたる研究には制約が大きい状況が続いているが、遠隔手法を用いて、研究の連絡と調整を適宜行っている。症例確保は問題なく進み、大容量の記憶媒体を得て、各種ソフトウェアの導入とともに臨床情報のデータベース作成は堅実に進めている。今後は、後方視的に、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、教師データとして、予後予測のアルゴリズムを準備しているが、基盤となる腫瘍体積変化検出の自動化が律速段階となっている。

Strategy for Future Research Activity

律速段階となっている「画像解析の自動化」を待つことなく、予後予測アルゴリズムを手持ちデータのみで進めながら、分子メカニズム解析に必要な病理診断などにも着手していく。

Causes of Carryover

学内においても時期によって研究の連絡と調整に制限がかかる状況であり、予算執行が計画より遅れているが、必要症例の確保は順調であるため、前述の通り、今後に前方視的な研究に入る時間的余裕はないものと考えられるが、後方視的研究に関しては、複数課題を同時並行で進めていく方針で取り組んでいく。