| 研究課題/領域番号 |
20K08112
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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 |
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研究代表者 |
西牟田 雄祐 九州大学, 大学病院, 助教 (10635220)
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| 研究分担者 |
西江 昭弘 九州大学, 医学研究院, 教授 (20457427)
浅山 良樹 大分大学, 医学部, 教授 (40380414)
甲斐 聖広 九州大学, 大学病院, 医員 (50848645)
鶴丸 大介 九州大学, 大学病院, 助教 (90419565)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 食道癌 / 多層検出器CT / 機械学習 / がん周囲環境 / CT / バイオマーカー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多層検出器CTの画像所見と食道癌の病理組織学的所見（分化度、深達度、脈管侵襲、リンパ管侵襲、リンパ節転移の有無）の対比を行う。がん周囲微小環境に関して切除標本の免疫組織化学染色を行いTAMやCAFの多寡を検討し、多層検出器CTテクスチャ解析で得られる parameter との関連を調査する。機械学習の入力データとして多層検出器 CT の実行原子番号画像、ヨード密度画像、仮想単純画像などを組み合わせ、multi-parametricな解析を行い、これらを教師データとしてがん周囲微小環境を評価可能な診断システムの構築、検証を行う。
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| 研究実績の概要 |
近年、進行食道癌に対する化学療法や化学放射線療法に抵抗性を示す原因として、がん周囲微小環境が注目を集めている。本研究の目的は、多層検出器CT画像をもとに機械学習を併用して食道癌におけるがん周囲微小環境を定量的に解析し、治療法選択や予後予測の指標となる新たなイメージングバイオマーカーを確立することである。本年度までに申請者らは213例の食道癌症例に対して、多層検出器CTによる造影CT検査を施行し、術前療法の有無とその効果、転移・再発の有無といった臨床データを収集、データベースを作成し、機械学習を併用したデータ解析を継続している。この間、論文や学会報告などの情報の収集、関連報告を行った。関連学会発表は第58回日本医学放射線学会秋季臨床大会で1演題を発表し、優秀演題章を受賞した。論文掲載はJapnese Journal of Radiologyに１遍掲載予定である。食道癌治療における化学療法や化学放射線療法の重要性、治療抵抗性を予測するイメージングバイオマーカーの臨床的重要性は現在も変わりなく、本研究の継続の必要性・妥当性を再確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症の感染拡大によりまん延防止等重点措置が適用された期間があり、申請者ならびに研究協力者が研究業務に専念できず、新型コロナウイルス感染患者に対する診療・対応にエフォートを割かなければならない期間が長期間存在した。一部の病棟閉鎖や患者数の減少、内視鏡治療件数や手術数の減少、化学放射線治療件数の減少、分担者のコロナウイルス感染などの影響で、症例の蓄積・解析に時間を要した。そのため、研究期間の延長手続きを行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き症例の集積を行うとともに、食道癌のがん周囲微小環境、特に線維性間質を構成するがん関連線維芽細胞と画像パラメータとの関連について解析予定である。
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