Quantitative CT assessment of long-term progression of emphysema for heavy smokers and identification of progression-related gene

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K12784
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: SUZUKI Hidenobu 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (50546710)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 仁木 登 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 名誉教授 (80116847) ; 河田 佳樹 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (70274264) ; 井本 逸勢 愛知県がんセンター(研究所), 分子遺伝学分野, 副所長兼分野長 (30258610) ; 楠本 昌彦 国立研究開発法人国立がん研究センター, 中央病院, 科長 (90252767) ; 中野 恭幸 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (00362377)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 慢性閉塞性肺疾患 / CT画像 / 遺伝子 / イメージングバイオマーカー / 画像・ゲノム情報による層別化法

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to quantify the progression of emphysematous lesions using long-term low-dose CT images of heavy smokers, to identify candidate gene clusters involved in this progression, and to reveal the factors involved in the progression by integrating CT imaging features, smoking, and genetic information. To quantify the distribution of emphysematous lesions by lung lobe, we developed an automatic lung lobe segmentation method using a deep convolutional neural network. Multi-dimensional feature space consisting of the imaging features, smoking, and genetic information was constructed. The classification of the feature space would be identified the suspicious factors involved in the progression (%/year) of emphysematous lesions.

Free Research Field

医用画像

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

長期経年撮影されたCT画像を用いた肺気腫の進展を評価するためのCT画像・臨床・遺伝子情報データベースを構築した。追跡期間は最長15年間、1人当たりの検診数は最大27回であり、世界に類のない貴重なデータベースを構築することができた。これを活用し、CT画像特徴・臨床・遺伝子情報の統合解析フレームワークについて研究推進し、肺気腫の進展に関与する因子群の同定に役立つことが示唆された。