拡散MRIによる新たな乳がん予後予測因子としてのイメージングバイオマーカーの構築

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K07618
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 飯間 麻美 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (60748797)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 拡散MRI / 乳がん / 予後予測

研究成果の概要

拡散MRI定量値と乳がんの分子生物学的因子や病理学的因子、予後などの臨床情報を関連付けることにより、予後などの予測に有用なイメージングバイオマーカーを探索した。複数のマウス腫瘍モデルを用いて、拡散MRIパラメータのshifted ADCやADC変化率がN/C比やKi67標識率と相関することを示し、また抗PD-1抗体治療・非治療群の比較検討により腫瘍のアポトーシスの可能性や腫瘍の種類による治療反応の違いも示唆された。
臨床研究では異なる種類の高解像度拡散強調像の比較検討を行い、また非ガウス拡散モデルを用いて算出された定量値（Kurtosis）が転移予測バイオマーカーとなる可能性を示し、論文化した。

自由記述の分野

放射線診断学

研究成果の学術的意義や社会的意義

マウス腫瘍モデルにおいてshifted ADCやADC変化率がN/C比やKi67標識率と相関することを示し、拡散MRI定量値ががんにおける病理情報を一部推測可能であることが示唆された。非ガウス拡散の定量値であるK値が高い乳がん患者群でDDFS（無遠隔転移生存期間）が短かったことは、K値が乳がんの予後予測可能なバイオマーカーとなり得ることを示唆する。また異なる拡散強調像（SPEN、SS-EPI、RESOLVE）を用いた評価では、異なる撮影技術が乳房病変の可視性に及ぼす影響を検証し、より高解像度で病変を詳細に評価可能であると考えられる。