EOB-MRIによる免疫微小環境推定モデルを用いた肝細胞癌薬物療法の治療効果予測

• 研究課題/領域番号: 24K18583
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分50020:腫瘍診断および治療学関連
• 研究機関: 長崎大学
• 研究代表者: 佐々木 龍 長崎大学, 病院(医学系), 助教 (90834854)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: 肝細胞癌 / EOB-MRI / 免疫微小環境

研究開始時の研究の概要

切除不能進行肝細胞癌に対する薬物療法として免疫チェックポイント阻害薬（Immune checkpoint inhibitor; ICI）の使用が本邦でも可能となった。しかしながら、肝細胞癌においては治療効果の事前予測はできずICI禁忌がなければ盲目的に投与を行っている。日常診療で用いる造影MRI（EOB-MRI）をイメージングバイオマーカーとし非侵襲的にICI治療効果予測が可能であれば、肝細胞癌の治療法選択にとって極めて有用である。本研究の目的はEOB-MRI画像と病理学的背景の予測モデルと深層学習を利用し、適切なICI選択基準を確立することである。