乳癌の再発転移予測に向けたMRIと半導体PETのバイオマーカーによる微小環境評価

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乳癌はホルモン受容体やHER2の発現や細胞増殖能といったバイオマーカーにより複数のサブタイプに分類され、使用すべき薬剤などの治療戦略や予後が異なる。造影ダイナミック撮像や拡散強調像などを含めたMRIからは腫瘍の形態や血流および機能、FDG PET-CTからは糖代謝といった画像バイオマーカーが非侵襲的に取得できる。MRIの機能画像の代表である拡散強調像のみかけの拡散係数（ADC値）や拡散尖度画像のK値は悪性度の指標の一つとされている。我々の施設では、MRIやFDG PET-CTから得られる血流、機能、代謝などの画像バイオマーカーを用いて乳癌の治療抵抗性や転移・再発、予後などを予測するモデルを確立するため、乳癌患者のMRIやFDG PET-CTの画像データをテキスチャ解析という不均一さなどの人の目では捉えられないような画像の特徴を評価する方法を用いて解析し、乳癌の薬物療法の治療効果、乳癌の再発・転移の有無および予後などの臨床的データと比較し、治療抵抗性や転移・再発リスクに関連するMRIやFDG PET-CT画像の特徴を見いだすために、臨床データの収集および画像解析を進め、検討中である。これまでに乳腺MRIを撮像した乳癌患者の症例リストを作成し、術前療法の有無とその効果、転移・再発の有無といった臨床データおよびMRI画像データを収集し、解析を進めている。MRIの撮像体位とあわせて腹臥位でFDG PET-CTを撮像するためのプロトコール作成を行い、乳癌患者に対して撮像を行った。現在、画像解析を行う準備を進めている。