| 研究課題/領域番号 |
19K08160
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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 | 岩手医科大学 |
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研究代表者 |
田村 明生 (赤羽明生) 岩手医科大学, 医学部, 特任講師 (90714444)
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| 研究分担者 |
石田 和之 獨協医科大学, 医学部, 教授 (40444004)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 大腸がん肝転移 / CT / 人工知能 / 薬物治療 / 大腸癌 / 肝転移 / ノイズ低減 / 被ばく低減 / テクスチャー解析 / 大腸癌肝転移 / テクスチャ解析 / Radiomics |
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| 研究開始時の研究の概要 |
・申請者らは、大腸癌肝転移に対する化学療法後の造影CTの形態評価が、病理組織学的な壊死の性質の違いを強く反映していることを明らかにした。
・本研究の目的は、人工知能（artificial intelligence＝AI）を応用して化学療法後の大腸癌肝転移のCT画像の定量解析と病理組織診断を結びつけ、予後予測や治療効果予測へ反映させることである。
・計画している研究項目は①化学療法レジメンの種類による病理組織学的な壊死の違いの解明、②CT画像の定量解析により得られた結果と、術後病理組織標本上で得られた腫瘍壊死の割合、壊死の種類との関連の検討、③人工知能を応用した画像解析と予後予測の確立、である。
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| 研究成果の概要 |
大腸癌肝転移に対する術前薬物療法後に腫瘍内の壊死がinfarct-like necrosis(ILN)が優勢で残存細胞が少ない場合は腫瘍辺縁の境界が明確で造影効果がなく、ILNが優勢ながら残存腫瘍細胞が多い場合は腫瘍辺縁に造影効果があった。壊死の種類は、腫瘍辺縁の形態に関係し、その上で腫瘍辺縁の造影効果については残存腫瘍細胞の有無、dangerous haloの有無が関与しており、腫瘍の血管新生が造影効果に影響を与えていると考えられた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大腸癌肝転移には術前化学療法を反映する組織像が存在し、化学療法のレジメンによってその組織所見は異なることが明らかになった。画像診断的にもそれぞれの組織像に対応した画像所見があり、サイズ以外の治療効果を反映した様々な所見に基づくことで、より客観性のある化学療法の組織学的効果判定が可能と考えられた。。
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