MRIスキャンを使用してむこう10年の乳癌再発を予測

乳癌のような多様性疾患は、特に細胞レベルで臨床医に課題をもたらす可能性があります。

ある患者の腫瘍は他の患者の腫瘍とは異なる場合がありますが、一人の患者であっても腫瘍内の細胞がまた大きく異なります。

腫瘍の検査は通常、細胞の小さなサンプルのみをとらえる生検に依存するということを考慮するとこれは問題になる可能性があります。

ペンシルバニア大学医学部の研究者による新しい研究によると、磁気共鳴画像（MRI）と、アルゴリズムを使用して、医療画像から大量の特徴を抽出するという、『ラジオミクス』と呼ばれる新興医学が、がんの不均一性を特徴付けるのに役立ち、個々の病気の原因と進行のより良い理解を可能にします。

この調査結果はClinical Cancer Research誌で発表されました。

「腫瘍の一部から組織の小さな断片を取り出すだけの場合、それは人の病気と特定の治療に対する患者の反応の全体像にはなりません。

多くの場合、患者は過剰治療を受けており、有益ではないかもしれない治療を受け入れているのです。

または、逆に、より積極的な治療を必要とする患者は、最終的に治療を受けることができない場合があります。

現在、乳がん患者に適切な治療法を選択する方法は完全ではないため、より個別化された治療アプローチに向けて、より多くのステップを踏むことができれば更に良いと考えます。」

と、ペンシルベニア大学ペレルマン医学部放射線科主任研究員である、デスピナ・コントス博士は述べました。

コントス博士と彼女の同僚は、より個別化された腫瘍の特徴付けにMRIとラジオミクスを使用できるかどうかを判断したいと考えていました。

研究者らは、MRIを使用して『原発性浸潤性乳がん』の女性95人から60件の放射線機能またはバイオマーカーを抽出しました。

10年後、患者の追跡調査を行った後、研究グループは、診断時にスキャンにより腫瘍不均一性が高かった、つまり細胞の多様性が高かった人の癌の再発をうまく予測できることを発見しました。

「私たちの研究は、侵襲的またはサンプリングエラーによって制限される手順を行わずに、画像診断が腫瘍全体の挙動をとらえる可能性があることを示しています。」

と、研究の主執筆者であるペンシルバニア大学のレア・キタリア氏は述べました。

「より腫瘍が不均一である女性は、腫瘍再発のリスクが高い傾向があります。」

研究者らはペンシルバニア大学医学部で実施された2002年から2006年の臨床試験の患者に行われたスキャンを遡及的に分析しました。

各女性について、研究グループは「シグナル増強比」（SER）マップを生成し、そこからさまざまなイメージング機能を抽出して、それらの機能と従来のバイオマーカー（遺伝子変異やホルモン受容体の状態など）と患者の転帰との関係を探りました。

彼らは、それらのアルゴリズムが10年後の無再発生存期間をうまく予測できることを発見しました。

調査結果を検証するために、研究グループは、彼らの結果を、既に公開されているがん診断画像保管記録にある乳がん患者163人の独立したサンプルと比較しました。

イメージングは腫瘍生検の必要性と完全に置き換えることはできないかもしれませんが、放射線学的手法は、患者の疾患のより詳細なプロファイルを提供し、個別の治療を指導することにより、現在「治療のゴールドスタンダード」であるものを補強する可能性があるとコントス博士は述べました。

研究チームの次のステップには、分析をより大きな患者コホートに拡大し、また、特定の結果をより予測する特定のマーカーをさらに調査することが含まれます。

「私たちは氷山の一角に触れたところです。」

とコントス博士は述べました。

「私たちの結果と検証研究により、これらのマーカーが予後や潜在的な予測設定で使用される多くの機会を持てると確信しています。」

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