2021 Fiscal Year Research-status Report

個別化治療戦略ための子宮内膜癌のMRIテクスチャ解析に基づく診断法の確立

Research Project

Project/Area Number	21K07604
Research Institution	Saitama Medical University
Principal Investigator	小澤栄人埼玉医科大学, 医学部, 教授 (90255109)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	長谷川幸清埼玉医科大学, 医学部, 教授 (30534193) 安田政実埼玉医科大学, 医学部, 教授 (50242508)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2025-03-31
Keywords	子宮内膜癌 / MRI / テクスチャ解析
Outline of Annual Research Achievements	本年は４年間の１年目であり、当初は解析するデータの確認をかねてJSAWIという淡路島の学会で、テクスチャ解析を利用した報告する予定でしたが、ciovid 19の流行で現地に行くことができないために、今年度はデータ解析の準備に当てることにした。またMRIテクスチャ解析を、計画ではLifEXというソフトを使用してテクスチャ解析の特徴量を抽出する予定であったが、抽出する特徴量の個数が少なく、有意差の出る特徴量が限られたり、検出できない可能性があったため、ITK-snapでの抽出を決定した。また、ITK snapには、2D法及び3D法の２種類の方法が存在しているが、3D法は測定時間がかかってしまい、2D法でも十分な結果が得られる簡便な方法であるために、最大断面の2D法で解析を行うことを決めた。病理については、子宮内膜癌の免疫染色を行う予定であるが、P53とエストロゲンがふさわしいと決定した。また測定するテクスチャ解析の特徴量を抽出する症例の大きさも、小さな子宮内膜癌の測定すると、部分容積効果が小さな腫瘤の場合には大きな誤差が生じる可能性があるため、子宮内膜の短径20mmの症例を選び測定を行うことを決めた。また、評価を行うための機械学習の方法の選定が必要であり、機械学習ソフトを購入し準備を進めた。機械学習には多様な種類があるが、今回はモデルのスクリーニングを行い、サポートベクターマシーン、ランダムフォレスト、正則化ロジスティック回帰の中から最も良いモデルを選択する予定である。症例数については、現在は20mm以上の症例数については100以上は存在しており、予定していた必要症例数は十分存在している。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 本年は４年間の１年目であり、当初は解析するデータの確認を兼ねてJSAWIという淡路島の学会で、テクスチャ解析を利用した報告する予定でしたが、ciovid 19の流行で現地に行くことができないために、今年度はデータ解析の準備に当てることにした。免疫染色については、その程度を分類分けする必要があり、長期間でこれを行うとはじめと終わりのグレード分類があてにならない可能性があるので、集中的に行う必要があり今年度は免疫染色を施行しておらず、次年度以降の４週間程度の間に集中的に行うことにしており、そのための遅れもある。しかし、解析の準備は十分に進んであり、やや遅れて入るが、修正改善は十分に行える程度である。
Strategy for Future Research Activity	retrospectiveな研究であり、今年度十分に検討した解析法の確認ができれば、順調に研究は進められると考えられる。免疫染色の病理評価のグレード分類は長期的なスパンで評価を行うと誤差が生じる可能性が高いので、１名の病理医が比較的短い時間で評価することを予定している。今回の研究に関わることで、共同演者としてではあるが機械学習を用いた方法で、2021年にTexture analysis of muscle MRI: machine learning-based classifications in idiopathic inflammatory myopathiesを報告しており、この論文の時の解析法をさらに進めて報告を行なっていきたい。
Causes of Carryover	JSAWIでの発表を行わなかったため、学会参加費及び交通費及び宿泊費が使用できなかった。これは、次年度以降の日本磁気共鳴学会あるいは放射線医学総会に参加し発表する予定である。病理組織の免疫染色を今年度は行わなかったので、次度以降に免疫染色を行い使用していく予定である。テクスチャ解析の特徴量抽出のソフト及び機械学習ソフトの選定に時間がかかったこと、及び購入予定時期に必要なワークステーションのグラフィックボードの不足のため、常識的な範囲内で機械学習を行える能力のワークステーションの購入がかなり予算オーバーになってしまうことから、ワークステーションの購入はグラフィックボードの価格が落ち着く次年度とした。今年度は、データの解析方法及び免疫染色の検討で研究の時間を当てたため、画像解析のソフトの購入は行わなかったが、これについても次年度の予算では計上する必要がある。