Exploring imaging biomarkers for prognostic prediction of macroencephalitic diseases using comprehensive brain MRI analysis

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K07694
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: SHIOHAMA Tadashi 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (10737034)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高梨 潤一 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (00302555) ; 横田 元 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (20649280) ; 松本 浩史 千葉大学, 医学部附属病院, 主任診療放射線技師 (60745230) ; 舞草 伯秀 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任助教 (80631069)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 脳MRI定量解析 / 巨脳症 / PI3K/AKT/mTOR経路 / Hedgehog経路

Outline of Final Research Achievements

Hyperactivity in the cell proliferation signals (PI3K/AKT and Hedgehog pathways) leads pathologically brain enlargement, which is termed megalencephaly. Megalencephalic disease commonly presents developmental delays, epilepsy, sudden death due to brainstem compression, and brain tumors. However, complications cannot be predicted from existing genetic analysis or biomarkers. Therefore, we wondered if brain morphology could be quantitatively evaluated using brain MRI of patients and used to predict prognosis. In this study, we created versatile gender- and age-specific reference values for pediatric brain morphology that can correct for bias between MRI imaging systems. We believe that we have created a foundation on which we can search for imaging biomarkers related to prognosis of megalencephalic diseases.

Free Research Field

小児神経学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

脳MRIは、侵襲なく脳形態の評価ができる優れた検査であり、臨床現場でも定性評価（いわゆる読影）を通して活用されている。　その一方で、脳MRIは自動解析プログラムを用いて、微細な脳形態を定量的に評価することが可能である。本研究は日米の多施設共同研究を通じて、846例の脳MRIを集積して、小児の脳構造の年齢別基準値と、撮像機種間の補正法を確立し、巨脳症性疾患などの疾患脳の評価における有用性を示すことができた。今後は、巨脳症の症例数を増やして検討するとともに、出生コホート症例についても脳MRI撮影を行い巨脳症に関連する遺伝子バリアントが脳形態に与える影響についても検索する。