2018 Fiscal Year Research-status Report
MRIによる頭頸部癌の生物学的特性の画像化と人工知能による予後予測モデル開発
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18K07661
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
藤間 憲幸 北海道大学, 大学病院, 助教 (80431360)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
本間 明宏 北海道大学, 医学研究院, 教授 (30312359)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 画像診断 / MRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
頭頸部扁平上皮癌において化学放射線治療に対する感受性を左右する腫瘍の生物学的性状の代表的な項目として腫瘍の細胞増殖能、腫瘍の低酸素領域の含有とその分布、および腫瘍血管の血管透過性（抗がん剤などにおける血管から腫瘍組織内への移行割合）をそれぞれMRIを用いて間接的に画像化させるための撮像シーケンスの調整および画像解析法の開発を行った。腫瘍の細胞増殖能は拡散強調像に非ガウス分布モデルを適合させた撮像を用いて、後処理解析として機械学習法を用いることにより、比較的高い精度で画像化することが可能であった。すなわち、実際の腫瘍増大速度を反映した画像を拡散強調像の後処理解析によって取得することが可能であった。低酸素領域の画像化はArterial spin labeling法によって算出された腫瘍血流の値と、拡散強調像のハイブリッドモデルによる解析値をかけあわせることによって中等度から高度の精度にて検出および画像化することが可能であった。実際の低酸素系のゴールドスタンダートとなる核医学系の撮像によって検出された低酸素領域と、MRIによって間接的に画像化された低酸素領域との比較では、おおよそ7割程度の正診率で低酸素領域を検出可能であることが示された。血管透過性に関しては、diffusion-weighted arterial spin labeling法による直接的な画像化を試みているが、撮像時間が非常に長くなってしまうため、さらなるシーケンス調整が必要であると考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度から次年度にかけては腫瘍の生物学的性状を反映したMRIによる画像化のための撮像シーケンス調整、解析手法の開発を行う計画であったが、画像化すべき3種類の項目（腫瘍の細胞増殖能、低酸素領域、腫瘍血管の血管透過性）のうち2つの撮像法および解析法が具体化されている状態である。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度の中頃（半年経過後ほどが目安）に腫瘍の生物学的性状の画像化のためのMRI撮像方法および解析法を完成させる。その後、次年度後半から最終年度にかけて頭頸部扁平上皮癌の非手術加療対象患者にMRIの撮像を行い、それぞれの患者においてMRIから得られた腫瘍の生物学的性状を初年度開発した解析法によって数値化させる。それぞれの患者の治療後の短期的な予後の結果から、予後予測をもっとも反映させた最終設定値の解析法を確立する予定である。
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| Causes of Carryover |
当研究の大きな達成項目として腫瘍の生物学的性状の画像化および深層学習モデルによる解析のふたつがある。当初は開始とともにこのふたつを同時進行させる予定であったが、同時進行よりは、まず、生物学的性状の画像化を達成してから、深層学習モデルに移行したほうが効率的であると考えられた。ゆえに該当年度に使うはずであった深層学習モデルのための解析ツール購入、これに関連した学会発表などが次年度に移行したため、次年度使用額が生じた。次年度は深層学習モデルによる検討を行うため、その解析ツール購入、これに関連した学会および論文発表が生じるため、その部分に費用をあてる予定である。
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