Narrow linewidth MRS to detect breast cancer

窄线宽 MRS 检测乳腺癌

基本信息

  • 批准号:
    8907944
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 16.47万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2012
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2012-09-01 至 2017-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): This research and training program will enable me to apply a new kind of magnetic resonance (MR) signal to get noninvasive chemical information about tumors, which could ultimately aid diagnosis and treatment decisions. The research aims outline the progression of two methods into clinically useful diagnostics. A) A proven method that noninvasively measures the chemical composition of fat will be applied to improve the specificity of breast cancer diagnoses. B) We will also develop a related MR method to noninvasively measure metabolites related to cancer, which will be applicable to a larger number of organs than current techniques Because the lipid-specific method has been demonstrated in mice, our aims for that sequence focus on establishing the significance of that data. After initializing and optimizing the sequence our studies will validate the connection between our data, i.e., peaks in a spectrum, and the chemical composition of adipose tissue in obese mice. Next, human studies will measure the fat in breast tissue to determine whether fat surrounding MR-identified lesions correlates to malignancy or delineates the extent of disease. The proposal also presents a new method that can noninvasively measure chemical components in the body besides fat, including metabolites known to be important markers of cancer. Such measurements have become crucial for diagnosing brain and prostate cancer, but standard techniques yield poor quality data when applied to other organs. We will show that our method works in other organs, such as breast. Since my training is as an MR physicist, completing this work will also require significant amounts of biomedical training, which will be accomplished through a combination of class work, mentorship, and hands- on experience. There are four major training goals in this proposal. 1) Training in molecular biology and cancer biology will begin with a course in molecular biology followed by one in cancer biology. Courses will be supplemented by discussions with my co-mentors, renowned experts in cancer biology and tumor microenvironments, and attendance at national meetings on cancer research. 2) Training in advanced in vivo magnetic resonance techniques will include both formal coursework as well as hands-on training, which will be guided by Dr. Robin De Graaf, author of the leading textbook on the subject. 3) Training in human research studies and biostatistics will include semester long courses in biostatistics and in the ethics of clinical investigations, as well as an intensive workshop on clinical skills for researchers. Hands-on training will be under the guidance of my clinical collaborators, a breast radiologist and a cancer pathologist, both distinguished clinicians who boast extensive research accomplishments. 4) Scientific and career guidance to develop my independent career path are explicitly outlined in the proposal, including a structured mentoring plan and interaction with the broader scientific community.
描述(由申请人提供):本研究和培训计划将使我能够应用一种新型的磁共振(MR)信号来获取有关肿瘤的无创化学信息,这最终可以帮助诊断和治疗决策。该研究的目的概述了两种方法向临床上有用的诊断的发展。 a)一种无创测量脂肪的化学成分的经过验证的方法将应用于改善乳腺癌诊断的特异性。 b)我们还将开发一种相关的MR方法来无创测量与癌症相关的代谢产物,该代谢物适用于比当前技术更大的器官 由于在小鼠中已经证明了脂质特异性方法,因此我们对该序列的目的集中在建立该数据的重要性上。初始化和优化序列后,我们的研究将验证我们的数据之间的联系,即频谱中的峰值,以及肥胖小鼠中脂肪组织的化学组成。接下来,人类研究将测量乳腺组织中的脂肪,以确定周围MR识别病变周围的脂肪是否与恶性肿瘤相关或描述疾病的程度。该提案还提出了一种新方法,该方法可以非侵入性地测量体内的化学成分,除了脂肪,包括已知是癌症重要标志的代谢产物。这种测量对于诊断大脑和前列腺癌的诊断至关重要,但是在应用于其他器官时,标准技术会产生较差的质量数据。我们将证明我们的方法在其他器官(例如乳房)中起作用。由于我的培训是作为物理学家的培训,因此完成这项工作还需要大量的生物医学培训,这将通过班级工作,指导和经验的结合来完成。该提案中有四个主要的培训目标。 1)分子生物学和癌症生物学的培训将从分子生物学课程开始,然后是癌症生物学的课程。课程将与我的同事,癌症生物学和肿瘤微环境的著名专家进行讨论,并参加参加癌症研究的全国会议。 2)先进的体内磁共振技术的培训将包括正式的课程和动手培训,该课程将由该主题领先的教科书的作者Robin de Graaf博士指导。 3)人类研究和生物统计学的培训将包括生物统计学和临床​​研究伦理的学期课程,以及研究人员临床技能的强化研讨会。动手培训将在我的临床合作者,乳房放射科医生和癌症病理学家的指导下,都是杰出的临床医生,他们拥有广泛的研究成就。 4)在提案中明确概述了发展我独立职业道路的科学和职业指导,包括结构化的指导计划和与更广泛的科学界的互动。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Distinguishing Lipid Subtypes by Amplifying Contrast from J-Coupling.
通过放大 J 耦合对比度来区分脂质亚型。
  • DOI:
    10.1038/s41598-019-39780-4
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Uche,IfeanyiK;Galiana,Gigi
  • 通讯作者:
    Galiana,Gigi
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