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

使用扩散 MRI 构建成像生物标志物作为新的乳腺癌预后预测因子

• 批准号: 21K07618
• 负责人: 飯間 麻美
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K07618/
• 关键词: 乳がん; 拡散MRI; 予後予測; 乳がん; 拡散MRI; 予後予測

拡散MRIから様々な定量値を算出し、乳がんのサブタイプを始めとする分子生物学的因子と関連付けることにより、臨床において汎用性の高いイメージングバイオマーカーを探索する。前臨床研究：・B16 tumor xenografts　modelにおいて腫瘍細胞のN/C比を反映可能なADC変化率の有用性を検討した。異なる拡散時間(9ms, 27.6ms)で算出したshifted ADC(b値=200,1500s/mm2)と、shiftedADC変化率がN/C比やKi67標識率など腫瘍増殖や悪性度を反映しうることを学会発表した。・B16 tumor xenografts　modelにおいて拡散MRIの灌流を反映するIVIMフィッテング法がどのようにIVIM定量値に影響を及ぼすか、またフィッテングの最適化についても検討し学会発表した。CD31染色からえられる血管数や血管面積と拡散MRI定量値との相関についても検討したが、検討数も多くなく、IVIM定量値と灌流情報との有意な相関があるかどうかに関する結論は得られていない。臨床研究：多数のb値で撮影した乳房拡散強調画像から、非ガウス拡散モデルを用いて算出される定量値（Kurtosis）が転移予測バイオマーカーとなる可能性を見出し、その結果を "Biomarkers Predictive of Distant Disease-free Survival Derived from Diffusion-weighted Imaging of Breast Cancer"　として出版した（Magn Reson Med Sci. 2022 Aug 3. doi: 10.2463/mrms.mp.2022-0060. Online ahead of print）。

从弥漫性MRI计算了各种定量值，并将它们与包括乳腺癌亚型在内的分子生物学因素相关联，以探索临床通用的成像生物标志物。临床前研究：我们研究了ADC变化速率的实用性，这可以反映B16肿瘤特征模型中肿瘤细胞的N/C比。会议介绍了在不同扩散时间（9ms，27.6ms）计算的移位ADC（B值= 200,1500 S/mm2），而ADC率转移的速率可以反映肿瘤的生长和恶性肿瘤，例如N/C比率和KI67标签率。 - 学术会议还讨论了反映扩散MRI灌注的IVIM拟合方法如何影响IVIM定量值，并探讨了拟合的优化。尽管还研究了血管数量与从CD31染色获得的血管面积与弥漫性MRI定量值之间的相关性，但没有大量的研究，并且关于IVIM定量值和灌注信息之间是否存在显着相关性。 Clinical research: From breast diffusion-weighted images taken with a large number of b values, quantitative values ​​(Kurtosis) calculated using a non-Gaussian diffusion model could be a predictive biomarker for metastasis, and the results were published as "Biomarkers Predictive of Distant Disease-free Survival Derived from Diffusion-weighted Imaging of Breast Cancer" (Magn Reson Med Sci. 2022 Aug 3. doi: 10.2463/MRMS.MP.2022-0060。