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中性子捕捉療法（boron neutron capture therapy：BNCT）の治療効果は，腫瘍内に取り込まれたホウ素化合物（boronophenylalanine：BPA）のホウ素量とその分布に大きく依存する．BNCTでは，「腫瘍内のホウ素分布は均一である」という前提で治療計画が立案されているが，実際の腫瘍内（ミクロレベル）でのホウ素分布は不均一であるため，治療計画で立案された患者に付与される線量は正確ではない．そのため，より高精度のBNCTを実現するためには，ミクロレベルのホウ素分布を画像化して治療計画に活用することが必要である．そこで，本申請者は，ミクロレベルのホウ素分布を画像化する手法を確立し，より高精度なBNCTを達成することを目的とした．
本申請者は，ミクロレベルのホウ素分布を画像化する手法として1H-MRSに着目した．この1H-MRSは，脳内代謝物の濃度比（Cho/Crなど）を定量可能であり，腫瘍の悪性度評価に利用されている．なかでも，Choは細胞膜代謝の増減に関わり，腫瘍の悪性度を評価する上で重要な因子となる．そこで，1H-MRSで取得したCho/Crから腫瘍の悪性度に従ったGrade分類を行い，このGrade分類をボクセルベースで可視化（画像化）することに取り組んだ．その結果，T2強調画像の腫瘍領域に一致したボクセルベースでの可視化（画像化）に成功し，正常領域と腫瘍領域との境界を明瞭に識別することが可能となった．さらに，同一腫瘍内でも腫瘍の悪性度が不均一であることを確認した．最終年度では，拡散強調画像に適応した脳腫瘍モデルファントムを作成し，3.0 Tesla-MRI装置を用いて評価を実施した.
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