研究課題
血管新生に関わる微小循環を主体とするの治療抵抗性要因について、培養細胞レベルでの具現化モデルの作成と、ヌードマウスやシンジェニックマウスを用いた動物モデルの作成を行った。マウス由来血管内皮及び壁細胞と悪性腫瘍細胞のマトリゲルでの3次元培養を行い、Glomeruloid血管の再現を試みた。細胞積層化技術及びマイクロ脈管デバイスを用いたex vivo腫瘍血管モデル構築を試みた。インテグリン分子イメージング用RGD（Arg-Gly-Asp） ペプチドプローブである68Ga-DOTA-RDGあるいは、 68Ga-DOTA-PEG-RGD PET検査を動物モデルで施行した。薬効判定の検査は、タイムアクティビティカーブ(TAC)を作成後、各病巣の存在する臓器の血行動態を考慮し2または3コンパートメント解析を行った。Static dataとしてSUVmax, SULpeak, TLG, MTV、dynamic dataとしてKtrans(K1), Kep(K2), AUCを算出した。また、集積の不均一さをテクスチャ解析をhigh orderまで実施した。画像評価は、専用の画像診断解析装置で行い、視覚的な診断と定量的指標に基づく診断の併用を基本とした。視覚的評価に加えて定量値による評価を行い、集積の差異を他の画像診断および病理所見の情報も参考にして比較検討した。CT診断の精度と68Ga-DOTA-RDGあるいは、 68Ga -DOTA-PEG-RGD PET検査を併用した場合の精度を比較し、その補完的有用性を評価していた。CTを主体とする通常検査のみでの精度：(真陽性＋真陰性) ×100/(真陽性＋真陰性＋偽陽性＋偽陰性)と68Ga-DOTA-RDGあるいは、 68Ga-DOTA-PEG-RGD PET検査の精度：(真陽性＋真陰性) ×100/(真陽性＋真陰性＋偽陽性＋偽陰性)の算出を試みた。
2: おおむね順調に進展している
画像解析のテクスチャを分析する方法が多岐にわたるため研究に時間を要した。
画像解析のテクスチャを分析する方法が多岐にわたるため研究に時間を要する。次年度の研究でテクスチャ解析を実施する画像ソフトの改良も盛り込んで研究成果としたい。
海外で販売されている特殊な免疫染色用抗体を購入する予定で残しておいたが、販売価格が変更されたため予算が足りなかったため発注できなかった。
次年度に繰り越して発注する予定である。
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すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (2件) (うち招待講演 2件)
Medicine
巻: 95 ページ: e3863
10.1097/MD.0000000000003863
BMC Cancer
巻: 16 ページ: 67
10.1186/s12885-016-2097-4
Mod Rheumatol
巻: 26 ページ: 180-187
10.3109/14397595.2015.1069458
