Establishment of ultra-early pancreatic cancer detection algorithm by preclinical pancreatic cancer matching cohort

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本研究の目的は， 背景膵疾患の有無，生活習慣，遺伝子変異に加えMRIの特徴量分析を行うことにより，high risk群であるプレクリニカル膵癌マッチングコホートを層別化し膵癌の早期診断を行うためのアルゴリズムを構築することである．これまで膵癌の発生に慢性膵炎などの背景膵疾患、喫煙、肥満などの生活習慣のほか遺伝子変異が関与していることが報告され，これらの因子で構成されたrisk modelが作成されてきたが，その診断能は高くない (PLoS One 2018;13(9), e0203386 )．また膵癌の一般人口における発生頻度は0.01-0.02％（10000人に一人）と低く，スクリーニングを一般人口に行うことは現実的ではない．．我々は，病院でMRIを撮像された膵病変を認めない健常コントロール220例を用い，視覚評価によるT1WI,DWI,MRCPの3つの論理和（or）による診断が膵癌の検出において最も有用であることを示した．さらに病院で診断された小型膵癌症例と同様のriskを有する症例を傾向スコアマッチングにより大規模地域住民コホートより，プレクリニカル膵癌マッチングコホートとして抽出する予定である．年齢性別のみをマッチさせたlow-riskマッチングコホート群も抽出し，両群に腹部非造影MRIを撮像することにより，未病または早期膵癌の段階での MRIの特徴量を抽出する．傾向スコアマッチングによりhigh risk群を抽出する手法は我々の独創であり，膵癌のような希少疾患でのhigh risk群の層別化と費用対効果を考えたスクリーニングを実施する上で重要性が高い．