| 研究課題/領域番号 |
22K07693
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
片岡 正子 京都大学, 医学研究科, 講師 (10611577)
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| 研究分担者 |
飯間 麻美 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (60748797)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022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 | MRI / Breast / Nuclear Medicine / PET / Preoperative evaluation / Ultrafast DCE MRI / DWI / 乳癌 / 核医学 / マルチパラメトリック / De-escalation |
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| 研究開始時の研究の概要 |
9人に1人の女性が罹患する乳癌は、他の癌と異なり40-50歳代に多いことから、治療効果を保ちつつも体への負荷の少ない治療の選択肢が求められる。そのためには精度高く乳癌の状態を把握することが必要である。本研究では超高速造影MRI(UF-DCE MRI)、高解像度拡散強調画像、高解像度核医学画像を組み合わせた高精度マルチパラメトリックイメージングにより乳癌を多面的にとらえ、従来の画像診断に比較してより正確な診断、それによる治療に役立つ情報の提供を目指す。
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| 研究実績の概要 |
今年度は、複数のMRI撮像法、複数パラメーター、PETも含めた包括的評価であるMultiparametric imaging、そしてその主要なComponentであるUltrafast DCE MRIやDWIについてのOverviewを総説として3本出版した。研究においては、Ultrafast DCE MRIとDWIのパラメーターを組み合わせてTriple negative subtype を予測できることを示した。またPETについて検診のSettingではあるが他のモダリティとの比較を検討した。今年度進行中のProjectとしては、Ultrafast DCE MRIの評価タイミングの最適化とパラメーター選択、およびTumor related vessels についての検討が数百例を対象として進められており、途中経過について国内外で学会発表を複数回行っている。このうちTumor-related vesselsについては定量化のための自動Segmentation手法をU-netを用いて開発し、Dice 0.8 を超える領域抽出能を得て従来困難であった腫瘍血管の定量データ計測の高速化を可能とした。
また、年度後半からは治療効果反転につき、高解像度拡散強調画像を用いた腫瘍体積、拡散強調画像での腫瘍径による乳癌薬物療法の治療効果判定、特に中間評価での治療効果判定の可能性を検討した。結果、初期検討においては中間評価での拡散強調画像で測定した長径が最終的な治療効果（病理学的完全奏効）と最もよく相関することを見出し学会で報告した。レジメ毎の解析を行う程の症例数はなかったため、本テーマについては症例を重ね次年度での論文化を計画している。
その他は、治療後のDWIでの残存病変評価が治療後の予後と関連することについても学会発表を行った。
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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
おおむね順調に進捗している。ただし、各々のProjectについて症例数が少ないため、最終年度では症例数の蓄積が望まれる。
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| 今後の研究の推進方策 |
順調な進捗を踏まえ、最終年度は成果発表とともに今までの検討で得られた初期報告を他誌かなエビデンスとしてまとめるべく、症例数を重ねたり、詳細な解析をかさねることを予定している。また、最終的な目的の一つとして術前診断能の向上があるため、今まで得られた知見を用いてより詳細な診断を行い、それらの結果を病理診断と就き合わせた結果も蓄積・検討のうえ発表・論文化していく。
また、治療効果判定については昨今薬剤の進歩が著しくそれによる治療効果そのものの改善もあるため、十分な数がある場合には治療レジメによって分けた解析も予定している。これらにより、広がり診断や残存腫瘍の診断精度の改善が期待される。
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