造影CTを用いた細胞外容積分画（ECV）による膵線維化の評価と膵臓癌との関係

增强CT细胞外体积分数（ECV）评估胰腺纤维化及其与胰腺癌的关系

• 批准号: 21K15784
• 负责人: 福井 秀行
• 金额: $ 1.33万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 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-21K15784/
• 关键词: 膵臓癌; 細胞外容積分画; ECV; 線維化

近年、膵臓の線維化が膵臓癌の危険因子であることが分かってきた。しかし、膵臓は腹部の最も深い所に位置する臓器であることから、実際に膵臓の組織を採取する事が困難という問題がある。最近、造影CTより算出される細胞外容積分画 (extracellular volume fraction：ECV) が心臓，肝臓，膵臓などの領域で組織の線維化を表す指標として期待されている。この研究では、ECVと組織学的膵臓線維化との関係を評価し、膵臓線維化と膵臓癌の存在との関係を調査した。膵臓の手術を受けた患者の中で、術前に造影CTが施行されており、術前化学療法や放射線治療が施行されていない患者を、医療記録から遡及的に収集する。良性腫瘍に対して手術が施行された群と、膵臓癌に対して手術が施行された群に分け、患者の組織（アザン染色したプレパラート）を収集した。顕微鏡を使用し、膵臓の組織の画像ファイルを取得した。それらの画像ファイルを、画像解析ソフトウェア (Bz X Analyzer; Keyence, Osaka, Japan) を用いて膵臓組織の中で線維のみを抽出し、膵臓組織に対する線維の割合を算出した。患者に対して施行された術前の造影CTから膵臓のECVを算出した。膵臓癌との関連が報告されている喫煙、年齢、肥満、慢性膵炎や糖尿病などの疾患、膵臓癌の家族歴を医療記録から調べた。結果として、組織学的膵臓線維症は、ECVと有意に相関していた（r = 0.64、P <0.01）。ECVは、他の疾患患者よりも膵臓癌患者で高かった（P <0.01）。ROC解析では、ECVが膵臓癌診断に対して良好な診断精度を有していることを示した（AUC 0.77 カットオフ値 32.8;感度0.61、特異度0.85）。ECVは、多変量解析で膵臓がんの独立した危険因子として特定された（オッズ比0.82; P <0.01）。

In recent years, the line maintenance of the disease has become a risk factor for cancer. The most difficult thing to do is to organize the work in the most important position of the abdomen. Recently, CT imaging has been used to calculate the extracellular volume fraction (ECV) of the heart, liver, and liver tissues. This study evaluated the relationship between ECV and histologic X-ray maintenance, and investigated the relationship between X-ray maintenance and cancer. The patient's medical records were collected during surgery, preoperative CT imaging, preoperative chemotherapy, and radiation therapy. For benign tumors, surgery is performed on the patient's tissue. The use of microscopes to obtain images of tissues The image analysis software (Bz X Analyzer; Keyence, Osaka, Japan) was used to extract and calculate the linear dimension of the tissue. The ECV of the patient was calculated by preoperative CT. The association between cancer and smoking, aging, obesity, chronic inflammation, diabetes, and family history was reported. Results: Histological examination showed significant correlation with ECV (r = 0.64, P <0.01). ECV was higher in patients with other diseases and cancer (P <0.01). ROC analysis showed that ECV had good diagnostic accuracy for cancer diagnosis (AUC 0.77; sensitivity 0.61; specificity 0.85). ECV is an independent and specific risk factor for multiple quantitative analyses (OCI ratio 0.82; P <0.01).