PETとMRIの統合評価による子宮体癌の悪性度・再発リスク予測と予後層別化の検討

• 研究課題/領域番号: 23K14871
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 香川大学
• 研究代表者: 高見 康景 香川大学, 医学部附属病院, 病院助教 (70759901)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 子宮体癌 / CEST / APTイメージング / FDG-PET

研究開始時の研究の概要

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。