研究課題
若手研究
日常診療において、子宮体癌の病期診断にCTや核磁気共鳴画像(magnetic resonance imaging : MRI)検査が主に行われているが、画像による腫瘍の悪性度や再発リスクの予測法は確立されていない。本研究では、新たな取り組みとして、子宮体癌の悪性度や再発リスクの予測を代謝とタンパク濃度を組み合わせた画像により検討する。代謝は、PETを用いて、タンパク濃度はAPTイメージングを用いて評価し、腫瘍のグレード予測や子宮体癌の予後の層別化を目指す。本研究成果は子宮体癌以外の骨盤部領域の悪性腫瘍や他部位の悪性腫瘍についても応用が期待できる。