| 研究課題/領域番号 |
19K08217
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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 | 名古屋大学 (2020-2021)
愛知県がんセンター(研究所) (2019) |
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研究代表者 |
松島 秀 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (70444297)
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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 |
交付 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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 | バイオマーカー / 血管内皮細胞増殖因子 / MR oncologic Imaging / 磁化移動効果 / 治療効果予測 / スーパーレスポンダー / MR Oncology Imaging / Oncology imaging / 分子標的薬 / MRI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
がん医療において、多くの分子標的薬が開発され、分子あるいは細胞レベルの変化を評価し得る新たな治療効果評価法の開発が望まれている。本研究は、臨床用MRI装置を用い、分子イメージング手法を基礎とした「細胞密度イメージング」と「肝細胞特異性造影剤の造影率イメージング」を応用することにより、腫瘍の血管内皮細胞増殖因子(Vascular Endothelial Growth Factor; VEGF) および腫瘍が発現するトランスポーターをバイオマーカーとしたMR Oncology Imagingを開発し、分子標的薬におけるスーパーレスポンダーの検出と治療効果予測を可能にするものである。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、臨床用MRI装置を用い、分子イメージング手法を基礎とした「細胞密度イメージング」と「肝細胞特異性造影剤の造影率イメージング」を応用することにより、 腫瘍の血管内皮細胞増殖因子(Vascular Endothelial Growth Factor; VEGF) および腫瘍が発現するトランスポーターをバイオマーカーとしたMR Oncology Imagingを開発し、分子標的薬におけるスーパーレスポンダーの検出と治療効果予測を可能にすることである。
本年度は、肝細胞特異性造影剤の造影率イメージングを用いて、RAS遺伝子変異の有無を判断するために有用なイメージングバイオマーカーの開発を実施した。RAS遺伝子変異は変異の有無により治療薬が異なり予後に影響する因子である。対象は大腸がん肝転移23症例である。肝細胞特異性造影剤の造影率イメージングは造影剤使用前と肝細胞相の画像における造影率（RTE値:Relative tumor enhancement value)を（1）式のように定義し、RTE値を算出・画像化(RTEI)した。
RTE値(%) = 100 ( Post / Pre - 1 )…（１）（但し、Preは造影剤使用前、Postは肝細胞相画像の同一計測部位における信号強度である）。
転移性肝腫瘍のRTE値は、KRAS遺伝子変異の有無により異なり、変異型(n=11, 32.6%±10.3%)は野生型(n=12, 41.3%±12.4%)より有意に低い造影率を示した(p=0.04)。
本年度の研究結果は、RTE値はRAS遺伝子変異の有無を判断するために有用なイメージングバイオマーカーであることを示唆した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
肝細胞特異性造影剤の造影率イメージングを用いて、RAS遺伝子変異の有無を判断するために有用なイメージングバイオマーカーの開発を実施し,転移性肝腫瘍のRTE値（Relative tumor enhancement value)はRAS遺伝子変異の有無を判断するために有用なイメージングバイオマーカーであることを示唆した。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究で有用性が認められたECR値(Equivalent cross-relaxation rate vale)とRTE値（Relative tumor enhancement value)を臨床応用することにより、腫瘍が発現するトランスポーターをバイオマーカーとし
たMR Oncology Imagingを開発し、分子標的薬におけるスーパーレスポンダーの検出と治療効果予測を可能にすることを目指す。
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