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細胞形態を可視化する先進的MRIによる脳腫瘍診断法の開発

开发利用先进 MRI 可视化细胞形态的脑肿瘤诊断方法

基本信息

批准号：
21K07569
负责人：
吉浦敬
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kagoshima 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-21K07569/
关键词：
MRI 脳腫瘍拡散強調画像細胞形態拡散異方性

项目摘要

細胞形態を反映し得る拡散強調画像法として、double diffusion encoding（DDE）法のパルスシーケンスを臨床用3T MRI装置に実装し、脳腫瘍の鑑別診断における有用性を、さらに検討した。中枢神経原発悪性リンパ腫（PCNSL）は、small round cell tumorの病理を示し、小さな円形の細胞が密に増生する。一方、膠芽腫は不整形の細胞からなり、これらの細胞形態の特徴の違いをmicroFAに基づいて両者を鑑別できるとの仮説を立てた。病理学的に診断された55症例（平均年齢 68.1 ± 12.4 歳)の膠芽腫と13症例（平均年齢 70.4 ± 10.7 歳）のPCNSLをDDE-MRIを用いて撮影し、腫瘍内の充実成分における平均ADC、平均FAおよび平均microFAを比較した。その結果、PCNSLのADCは膠芽腫より有意に低値であった（0.915 ± 0.154 vs. 1.232 ± 0.273 ; P < 0.001）。FAは両者に有意差を認めなかった（0.217 ± 0.160 vs. 0.161 ± 0.084; P = 0.44）が、一方、microFAは、PCNSLが膠芽腫より有意に高値であった（0.512 ± 0.143 vs 0.415 ± 0.157; P < 0.045）。２つの腫瘍を区別する診断能をROC解析で評価した結果、ADC、FA、microFAのarea under the ROC curve（AUC）は、それぞれ0.837、0.570、0.680であった。以上の結果から、DDE-MRIから得られるmicroFAのPCNSLと膠芽腫の鑑別における役割は限られていると考えられた。PCNSLと膠芽腫は、病理学的に細胞形態が異なるが、DDEによるmicroFAでの鑑別が難しかったのは、細胞外の拡散の環境の影響が考えられた。

The usefulness of cell morphology imaging and double diffusion encoding (DDE) in the differential diagnosis of tumors in clinical 3T MRI equipment was discussed. Central nervous system development disorder (PCNSL) is a pathological manifestation of small round cell tumors and an increase in small round cell density. The cell morphology characteristics of a square and a rubber bud are not shaped, and the microFA is used to identify the cells. Pathological diagnosis included 55 lesions (mean age 68.1 ± 12.4 years) and 13 lesions (mean age 70.4 ± 10.7 years). PCNSL and DDE-MRI were used to detect and compare the mean ADC, mean FA and mean microFA in the lesions. PCNSL and ADC were significantly lower (0.915 ± 0.154 vs. 1.232 ± 0.273 ; P < 0.001). FA (0.217 ± 0.160 vs. 0.161 ± 0.084; P = 0.44)(0.512 ± 0.143 vs. 0.415 ± 0.157; P < 0.045). 2. ROC analysis of the diagnostic ability of tumor differentiation, ADC, FA, microFA area under the ROC curve (AUC), were 0.837, 0.570, 0.680. The above results show that DDE-MRI can detect microFA and PCNSL, and can detect tumor. PCNSL is a sensitive, sensitive