遺伝子変異検出から予後予測へつなぐ画像生検の開発

将基因突变检测与预后预测联系起来的成像活检的发展

• 批准号: 20K08084
• 负责人: 有村 秀孝
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K08084/
• 关键词: 画像不変量; 画像生検法; ベッチ数特徴量; EGFRサブタイプ分類; 再発予測; EGFR変異肺癌; 遺伝子変異; 特徴量; 予後予測

本研究の目的は、臨床応用に向けた画像生検法の改良研究を行うことで、非小細胞肺がん(NSCLC)のEGFR変異に対応する画像不変特徴量を明らかにし、非侵襲的画像生検法を開発することである。さらに、EGFR-TKI投与後の予後を治療前の画像から予測する方法を開発する。2022年度はNSCLCの上皮成長因子受容体（EGFR）Del19およびL858R変異のサブタイプのトポロジー特性を明らかにするために、3次元（3D）トポロジー不変ベッチ数（BN）を用いた新しいレディオゲノミクス法を開発した。3DBNモデルの実現可能性を、擬似3次元BN（p3DBN）、2次元BN（2DBN）、CTおよびウェーブレット分解（WD）画像に基づく従来のレディオミクスモデルと比較検討した。M分類とS分類において、3DBNを用いた手法が最も良い正確度を示した。EGFR Del19/L858R変異のサブタイプの特徴と放射線医学的な関連を示した3DBN特徴は，従来の特徴と比較してサブタイプ分類の精度を向上させることができた。さらに、定位切除放射線治療（SABR）による治療前のI期NSCLC患者の治療計画CT画像において、局所再発（LRR）と遠隔転移（DM）に関連するトポロジカルシグネチャーの予測可能性を研究した。従来のウェーブレットベースの特徴量（WF）、トポロジーベースの特徴量（原画：BF、反転画像：iBF）、およびそれらを組み合わせた特徴量（BWF、iBWF）の再発予測能を比較した。LRRについては、iBF、iBWF、WFが統計的に有意な差を示し（P＜0.05）、iBFで最も高いnLPCが得られた。DMについては、iBWFが有意差を示し、最も高いnLPCが得られた。iBFは、SABRを受ける前のステージI NSCLC患者のLRRとDMの予測を改善する可能性を示した。

The purpose of this study is to study the improvement of clinical application of the imaging method and non-small cell lung cancer (NSCLC). )のEGFR変differentに対応する图不変特徴quantityを明らかにし, non-invasive imaging methodを开発することである.さらに, EGFR-TKI administration, の giving after administration, の picture before treatment, か ら prediction, す る method, を opening 発 す る. Epithelial growth factor receptor (EGFR) Del19 L858R for NSCLC in 2022 Sex を明らかにするために, 3D (3D) トポロジー不変ベッチnumber (BN) いた新しいレディオゲノミクス法を开発した. 3DBN モデルの実possibilityを, pseudo 3D BN (p3DBN), 2D BN (2DBN), C Tおよびウェーブレット decomposition (WD) image of the base of the づく従来のレディオミクスモデルと comparison 検说した. The M classification and S classification are the same, and the 3DBN method is the best and the accuracy is the best. EGFR Del19/L858R剉different のサブタイプの特徴とradiological medicine related information 3D BN特徴は,従来の特徴とComparisonしてサブタイプClassification accuracyをUPさせることができた.さらに, localized excisional radiation therapy (SABR) によるCT image of the treatment plan for stage I NSCLC patients before treatment において, LRR (LRR) and DM (DM) are related to the possibility of predicting the possibility.従来のウェーブレットベースの特徴quantity (WF), トポロジーベースの特徴quantity (original painting: BF, reverse painting Like: iBF), およびそれらを组み合わせた特徴quantity (BWF, iBWF), the predicted performance is relatively high. The statistics of LRR, iBF, iBWF, and WF are statistically significant (P＜0.05), and the highest level of iBF is the highest nLPC. DM については, iBWF がmeaning difference をshow し, most high いnLPC られた. iBF, SABR and LRR in NSCLC patients are predicted to improve and the possibility of improvement is shown.

项目成果

Recurrence prediction with local binary pattern-based dosiomics in patients with head and neck squamous cell carcinoma

• DOI: 10.1007/s13246-022-01201-8
• 发表时间: 2022-12
• 期刊: Physical and Engineering Sciences in Medicine
• 影响因子: 4.4
• 作者: H. Kamezawa;H. Arimura

高精度がん治療支援のための画像生検 -レディオミクスで抽出できる情報-

支持高精度癌症治疗的影像活检 -可以使用放射组学提取的信息-

• 发表时间: 2022
• 期刊: 日本放射線技術学会雑誌
• 作者: 有村秀孝;兒玉拓巳;浦上暉允;亀澤秀美;廣瀬貴章;二宮健太
• 通讯作者: 二宮健太

Topology-based radiomic features for prediction of parotid gland cancer malignancy grade in magnetic resonance images

• DOI: 10.1007/s10334-023-01084-0
• 发表时间: 2023-04-20
• 期刊: MAGNETIC RESONANCE MATERIALS IN PHYSICS BIOLOGY AND MEDICINE
• 影响因子: 2.3
• 作者: Ikushima，Kojiro;Arimura，Hidetaka;Ninomiya，Kenta
• 通讯作者: Ninomiya，Kenta

Topological prediction models for relapse of stage I patients with non-small cell lung cancer prior to stereotactic ablative radiotherapy

立体定向消融放疗前 I 期非小细胞肺癌患者复发的拓扑预测模型

• 发表时间: 2023
• 作者: Takumi Kodama;Hidetaka Arimura;Yuko Shirakawa;Kenta Ninomiya;Tadamasa Yoshitake;Yoshiyuki Shioyama
• 通讯作者: Yoshiyuki Shioyama

治療効果予測装置、治療効果予測方法、および治療効果予測

治疗效果预测装置、治疗效果预测方法以及治疗效果预测

• 发表时间: 2021