| 研究課題/領域番号 |
19K08124
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 九州大学 (2020-2021)
琉球大学 (2019) |
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研究代表者 |
石神 康生 九州大学, 医学研究院, 教授 (10403916)
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| 研究分担者 |
村山 貞之 琉球大学, 医学部, 非常勤講師 (60239548)
伊良波 裕子 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 客員研究員 (50305207)
與儀 彰 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (80510718)
加留部 謙之輔 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (20508577)
齋藤 誠一 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (80235043)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 腎腫瘍 / 悪性度評価 / 前立腺腫瘍 / FDG-PET/CT / MRI / テクスチャー解析 / Radiomics / 腎 / 画像診断 / 予後解析 / 前立腺癌 / 層別化 / T1ρ値計測 / 腎線維化 / 慢性腎臓病 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、慢性腎臓病患者の腎線維化をMRIで診断可能か検証し、腎生検に代わる新たな定量的評価法を開発することである。
画像診断での慢性腎臓病の評価は造影剤使用の制限のために腎容積の計測やドップラー超音波など限定的である。また、臨床研究でのMRIによる腎線維化の定量的評価では、腎生検の結果をゴールドスタンダードとすることがしばしば困難である。
腎術前症例を評価対象にすることで非腫瘍部の組織所見から線維化の程度のゴールドスタンダードが得られるようにする。そのうえで、腎線維化の定量評価としてMRIのT1ρ値計測やテクスチャー解析を応用して腎線維化を低侵襲に評価する方法を開発する。
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| 研究成果の概要 |
腎腫瘍の悪性度および予後をFDG-PET/CTでの集積に着眼して解析した。腎細胞癌のサブタイプに関わらず、SUVmaxが10を超えるものは独立した予後不良因子であることを明らかにした。この研究結果は、CANCER DIAGNOSIS & PROGNOSISに英文原著論文として発表した。
前立腺癌の悪性度の層別化が MRIでのテクスチャー解析で可能か検討した。MRI画像から層別化に有効であった9つの画像特徴量を抽出した。これらの因子を用いることで前立腺癌のgrade診断で高い診断能が得られることが分かった。この研究結果は、Prostateに英文原著論文として発表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
腫瘍の悪性度を低侵襲な画像検査で推定することは治療方針を決定する上でも重要である。今回の研究では、従来FDG-PET/CTでのFDG集積が乏しいとされている腎細胞癌でのFDG集積に着眼し、FDG集積の高い腎細胞癌の予後が不良であることを明らかにした。従来の形態学的なアプローチに加え、低侵襲な機能診断が腎細胞癌の予後予測に有用な事を明らかにした。次に、前立腺癌の悪性度を通常のMRIでの形態診断に加え、radiomicsと呼ばれる画像で得られる定量評価（特徴量）から推定可能であることが示された。この新たな診断アプローチは、人工知能（AI）診断への将来展開という点でも意義があると考えられる。
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