| 研究課題/領域番号 |
22K07696
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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 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
新家 崇義 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 特任教授 (20444656)
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| 研究分担者 |
原田 雅史 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (20228654)
音見 暢一 徳島大学, 病院, 講師 (50624110)
土岐 俊一 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 徳島大学専門研究員 (60837194)
松元 友暉 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 助教 (70838151)
金澤 裕樹 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (80714013)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 軟部腫瘍 / PET / CT / C-11 / methionine / メチオニン / APT-CEST / texture analysis / アミノ酸代謝 / PET/CT / MRI / テクスチャ解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
軟部腫瘍に対してメチオニンPETを行い, テクスチャ解析を追加することで, 腫瘍のタンパク合成の材料となるアミノ酸代謝を, 活性と分布の両面から評価する。またMRI APTイメージングでタンパク量の定量と細胞内pH測定を行うことを目指し, MRI画像のテクスチャ解析も合わせて評価する。それぞれの特徴量に基づく総合評価によってアミノ酸・タンパク代謝の観点からの機能的早期診断法を確立することを目指す。
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| 研究実績の概要 |
軟部腫瘍には, 良性腫瘍と中間型, 悪性の軟部肉腫の3つの悪性度が存在し, 発生部位が多岐にわたるため, 120以上の組織型に細分類される。さらに軟部腫瘍は希少な疾患で組織型が多いことから, CTやMRIでの形態評価のみでは正確に早期診断することが難しい。
我々は, 生検の代替が可能となる新たな画像診断法の解決を目指している。
これまで我々は, メチオニンPETでダイナミック撮影を行い, 骨軟部腫瘍のアミノ酸代謝活性を半定量に評価することで, 悪性度や組織型の高い診断能が得られることを明らかにしてきた。
本研究ではまず軟部腫瘍に対してメチオニンPETを行い, テクスチャ解析を追加することで, 診断精度の向上を図る。さらにMRIのAPT-CESTによりアミドタンパクを解析し, pHマッピングのテクスチャ解析も行う。両者を合わせた総合的なイメージングの有用性を検討することを目的としている。
本研究は未承認薬であるC-11メチオニンを用いる検査であるため, 徳島大学病院での倫理審査委員会と未承認新規医薬品評価委員会への申請・承認の手続きを行い, 臨床研究保険の加入を行った。現在, 研究を開始し症例を蓄積している。
過去のC-11メチオニン症例（軟部腫瘍）とも合わせて, 第60回日本医学放射線学会秋季臨床大会（2024年10月, 福岡）とヨーロッパ核医学会2024 (EANM2024)（2024年10月, ハンブルグ）にて中間報告として発表した。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
軟部腫瘍のメチオニンPET（ダイナミック撮影）と中間解析を行ったが, 当初の予定と比べて症例蓄積が進んでおらず, 良性軟部腫瘍, 中間型, 軟部肉腫の3つの病理分類に基づいたグループ間の統計解析が可能な症例数には達していない進捗状況である。
その理由としては当院にて生検や切除を行われる軟部腫瘍は, 初診時のサイズが小さく本研究の対象となるサイズ3cm以上の軟部腫瘍の症例数が想定より少なかったことや, 他院での生検後に当院紹介となったため研究対象外となる症例数が想定以上に多かった可能性が主要因と考えられる。
以上によりやや遅れていると評価した。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和7年度は, 令和5,6年度に行う予定であった良悪性の軟部腫瘍症例数も合わせて症例登録を行い, メチオニンPETでのアミノ酸代謝活性を半定量指標にて数値化し, 代謝分布をテクスチャ解析の特徴量で数値化していく。また, MRI APTイメージングにて得られるパラメータを解析し, テクスチャ解析で特徴量を抽出していく。また整形外科医師との連携を密にし, 症例登録の遂行する。またこれまで得られた知見をもとに学会, 英文論文にて情報発信を行う。
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