研究課題/領域番号 |
20K08116
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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研究機関 | 京都府立医科大学 |
研究代表者 |
高畑 暁子 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (80723684)
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研究分担者 |
北脇 城 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (00204925)
森 泰輔 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (00569824)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | 子宮内膜症 / 子宮筋層 / 潅流 / 拡散 / 蠕動 / 弾性度 / 硬度 / IVIM / MR エラストグラフィー / cine MRI |
研究開始時の研究の概要 |
本邦における子宮内膜症の罹患率は約10%と高く、不妊や慢性疼痛の一因となっている。近年、子宮内膜症患者における子宮筋層や子宮動脈の形態的・機能的変化が報告されており、不妊や疼痛の一因となっている可能性がある。 本研究では子宮内膜症患者の子宮筋層について ①IVIM(intravoxel incoherent motion) 解析による灌流と拡散の評価、②cine MRI による蠕動の評価、③virtual MR elastography による硬度の評価を行い、健常者との対比、治療前後での比較、症状との対比を行うことで、子宮内膜症に対する効果的な治療方法選択指針の構築を目指す。
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研究実績の概要 |
本研究の目的は、子宮内膜症患者の子宮筋層に生じている変化を MRI を用いた詳細な画像解析により多角的に評価し、子宮内膜症性不妊及び疼痛に対する効果的な治療方法選択指針を構築することである。拡散強調画像を用いた灌流と拡散の評価、硬度の評価、cine MRI による蠕動の評価を行い、子宮内膜症患者と非内膜症患者の対比、子宮内膜症患者の治療前後での対比、疼痛や不妊といった臨床症状との対比を行う。 子宮筋層の硬度の評価に関して、当初は拡散強調画像を用いた virtual elastography の手法を確立するためにファントム実験との対比を行う予定であった。初年度にファントム実験にて得られた知見を基に、ファントムの作成手法や MRI 撮像方法に改良を加えてファントム実験を継続する予定であった。しかし、当院に MR エラストグラフィーの専用装置が導入されたことから計画を変更し、拡散強調画像を用いた virtual elastography とMRエラストグラフィーの検査を続けて行い、これらの結果を比較検討ことにした。まずは正常ボランティア 20例を対象としてこれらの MRI 撮像を行い、現在、結果を解析中である。 Cine MRI は子宮内膜症患者、及び対照群として子宮内膜症以外の卵巣嚢腫ならびに早期の子宮頸癌患者を対象として撮像を行っている。子宮筋層の蠕動に関して、左右差や頻度、方向と MRI 検査時点での月経周期、子宮内膜症の有無との相関を検討するために引き続き症例蓄積中である。
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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
子宮筋層の硬度、弾性度の評価方法を確立するため、ボランティアを対象として増殖期、分泌期に拡散強調画像を用いた virtual elastography 及び専用装置を用いた MR エラストグラフィーを実施した。ボランティアは 10名、検査時期は増殖期及び分泌期の2回、計 20例の MRI 撮像を実施した。現在、結果を解析中である。 子宮筋層の蠕動評価のための cine MRI は引き続き症例蓄積中である。
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今後の研究の推進方策 |
子宮筋層の硬度、弾性度の評価については、正常ボランティアを対象とした拡散強調画像を用いた virtual elastography と専用装置を用いた MR エラストグラフィーの結果を解析し、それぞれの長所や短所を検討する。これを基に、内膜症患者を対象とした子宮筋層機能の解析方法を検討し、撮像を行う。 Cine MRI に関しては引き続き症例の蓄積を行う。
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