氧增强MR对非小细胞肺癌瘤血管异质性生态位构建的定量研究
批准号:
82071873
项目类别:
面上项目
资助金额:
54.0 万元
负责人:
于红
依托单位:
学科分类:
磁共振成像
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
于红
中文摘要
肿瘤微环境选择力决定肿瘤细胞表型适应与生态进化,肿瘤血管生成代表一种重要的生态位构建过程,影响肿瘤进展、转移或耐药。本课题组基于前期肺癌瘤血管构筑及构建组学空间与亚区域特征识别数据模型研究基础上,拟通过氧呼吸挑战的氧增强MR标记非小细胞肺癌模型基线水平及抗血管生成干预前后不同阶段肿瘤血管异质性及缺氧状态,基于氧水平依赖效应有效识别肿瘤内缺氧与非缺氧组织。根据氧呼吸增强区、无增强区及氧呼吸无增强区内有血流灌注缺氧亚区等直接和间接定量肿瘤缺氧状况,寻找评估NSCLC肿瘤微环境及其动态变化的影像学标记。结合扩散加权MR成像定量肿瘤细胞水平变化,以及动态增强MR灌注参数直方图分析方法评估肿瘤的微血管密度及肿瘤组织微循环。通过监测肿瘤亚区血管结构和功能的动态改变,准确定量肿瘤血管正常化“窗口”,从肿瘤血管生态位构建和缺氧角度对非小细胞肺癌生长与转归做出预测,实现依据影像学方法预测肿瘤生物学行为。
英文摘要
The selectivity of tumor microenvironment determines the phenotypic adaptation of tumor cells and ecological evolution. Tumor vessel produced through angiogenesis is an important niche construction, which affects tumor progression, metastasis or drug resistance. The present study based on the early research of the angiogenesis of lung cancer and the construction of omics space and subregional feature data models. We intend to use oxygen-enhanced MR through oxygen breath challenge to detect heterogeneous tumor vessels and hypoxia status in non-small cell lung cancer model at different stages before and after anti-angiogenic therapy. Hypoxic and non-hypoxic tissue in tumor could be effectively identified based on oxygen-level-dependent effects. Tumor regions with contrast-agent perfused and oxygen-refractory signal were distinguished from perfused oxygen-enhancing and nonperfused regions, and then tumor hypoxia status could be quantified. We would finally find bio-markers to assess the dynamic changes of tumor microenvironment. Combining diffusion weighted MRI to quantify the changes of tumor cells and dynamic contrast enhancement MRI method to evaluate tumor microvascular density and tumor microcirculation, the normalization "window" of tumor vascular can be accurately detected by observing the dynamic changes of vascular structure and function. Ultimately,the progression and outcome of NSCLC could be predicted by evaluating tumor vascular niche construction and hypoxia, and the biological behavior of NSCLC predicted by imaging methods.
非小细胞肺癌(NSCLC)复杂的肿瘤微环境,特别是缺氧、酸性、高抗氧化等特性,本课题开展了一系列创新性的诊疗研究。通过纳米探针、多模态影像技术和人工智能算法的结合,项目在提高诊断精准性和治疗效率方面取得了显著进展。.缺氧、酸性、高抗氧化是肿瘤微环境的重要特征,显著影响肿瘤治疗的效果,也是NSCLC治疗中的关键挑战。本项目开发了具有诊疗一体化功能的纳米酶探针(Cu₀.₅Mn₀.₅Fe₂O₄, CMF),能够通过缓解缺氧环境放大肿瘤细胞的氧化应激,增强放疗和化疗的疗效。同时,该探针具有T1-T2多模态磁共振成像能力,可实现肿瘤位置的精准识别,为肿瘤诊断提供了强大的工具支持。此外,课题组构建了基于影像组学的CT分类系统,揭示了肺腺癌影像特征与病理侵袭性的关联,为临床个性化诊疗提供了重要依据。在智能化应用方面,研究利用深度学习技术实现了肺栓塞的高效自动检测,展示了医学影像分析的巨大潜力。.本项目的研究意义在于,通过创新的技术手段为克服肺癌复杂肿瘤微环境提供新的解决思路,并且通过多模态成像实现肿瘤部位的显示,为NSCLC的精准诊疗提供了新的策略。这不仅推动了基础医学研究的发展,也为个性化医学和智能化医疗的临床实践提供了重要参考,具有广泛的科学和社会价值。
基于能谱CT结合时序纵向AI对肺磨玻璃结节血氧微环境评估与生物学转归预测
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批准号:82572212
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项目类别:面上项目
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资助金额:49.00万元
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批准年份:2025
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负责人:于红
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依托单位:
构建影像组学空间与亚区域特征识别数据模型对早期肺癌定性定量研究
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批准号:81871353
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项目类别:面上项目
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资助金额:53.0万元
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批准年份:2018
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负责人:于红
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依托单位:
国内基金
海外基金