コンピューターアシストを利用した、肺癌リンパ節転移の新たな画像評価法の開発

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コンピューターアシストによる新しい医療画像の評価方法は人間の知覚では認識できない特徴をとらえ、さらには主観的な分析に影響されない方法として腫瘍分野における有用性が評価されつつある。一方で肺癌におけるリンパ節転移の正確な診断は治療法に直結する重要な課題であるが未だに短径が1cm以上のリンパ節腫大を転移陽性とする診断基準が用いられている。本研究の目的はコンピューターアシストによるイメージプロセッシング技術を応用し、診断能の高い非侵襲的なリンパ節転移の画像評価方法を確立することである。肺癌患者における適切な治療選択の助けとなり、また、侵襲的検査を回避して患者の合併症のリスク低減につなげることができる。平成30年度・令和元年度において、肺門及び葉間リンパ節、さらには肺所属リンパ節全てに対する画像評価方法を確立するべく、画像解析を進め、148例の手術施行症例のデータを固定化した。しかし新型コロナウイルス感染拡大の影響で海外在住の共同研究者との連絡調整が思うようにいかず、プロスペクティブな解析が行えない状況が続くとともに、この研究期間中に肺癌治療にも大きな変化が生じ、手術前後にも免疫療法を行う時代となってきた。手術前での免疫療法では画像上は腫瘍が残存していても病理学的には奏功しており、手術後の免疫療法では治療効果判定の方法がなく宿主の免疫反応から間接的に薬剤による反応を考えざるをえない。このような事情からプロスペクティブな解析は困難と判断し、これまでに本研究で収集した画像データを用いて腫瘍局所および患者体内の免疫状態を体外診断することを目指した追加解析を行い、研究内容を現在の医療アンメットニーズに即した形でアップデートするとともに、研究期間をさらに1年延長して論文化を進めることとした。令和4年度は腫瘍局所およびリンパ節における免疫状態を多重免疫染色やフローサイトメトリーにより測定した。