| 研究概要 |
64Cu-DOTA-RDGあるいは、 64Cu-DOTA-PEG-RGD PET検査を動物実験にて実施した。薬剤合成は専用の薬剤合成システムを使用した。種々の動物腫瘍モデルでの検討し、[18F]FDG、[18F]FLTの集積データとも比較した。動物専用のPET装置を使用し、検査は、ベースラインが1コース目開始前、interimとして3コース目開始前の撮像とした。薬剤の静脈注射直後60分よりデータ収集を開始し、連続的にダイナミック収集を実施した。各癌の存在する臓器の血行動態を考慮し2コンパートメント解析を実施した。画像データ収集は問題なく実施できた。Static dataとしてSUVmax, SULpeak, TLG, MTV、ΣTLG、ΣMTV、dynamic dataとしてKtrans(K1)、Kep(K2)、AUCを算出した。それぞれのパラメータの変化率を算出しこれも評価対象とした。診断は、専用のワークステーションで作成し行い、視覚的な診断と定量的指標に基づく診断の併用を実施した。半定量指標のうち、TLG、MTVについてはSUVmaxやSULpeakと比較し標準偏差が大きい傾向があった。dynamic dataとしてKtrans、Kep、AUCを解析したが、プロファイルカーブの近似関数は6次式のフィッティングが最も誤差が少ないと考えられ、全体を通じて使用した。CT診断の精度と64Cu-DOTA-RDGあるいは、 64Cu-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た。特異度が後者でやや高い傾向があった。各パラメータの評価では、体積指標を加味しかつ病変部の全体を表現できる指標である、ΣTLG、ΣMTVが最も有用性が高いと考えられるが、現時点（2014年4月）ではモデル動物の例数が少なく有意差に至らなかった。この点に関しては今後継続して研究していく方針としている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
前年度に引き続き、動物モデルによる薬効評価について追試を含めて検討する。ヒト投与を前提とした安定した薬剤合成システムの構築を再確認する。第一相試験に向けたスムーズな症例登録と検体採取のための準備を開始する。評価系の構築のため、RECIST1.1, EOR
TC, PERCIST1.0, Cheson分類（2014年Lugano分類に改訂予定）、London分類を癌種に応じて使用し最も正確な判定が可能な分類を臨床応用に展開させる。
|
