肝細胞がんの非侵襲的 MRI 下位分類 - HepCaSt 研究 (HepCaSt)

肝細胞癌 (HCC) は、応答挙動と予後が異なる腫瘍サブタイプの異種グループです。 その反動として、世界保健機関 (WHO) の第 5 バージョン (2019 年に更新) では、それぞれ異なる腫瘍生物学と転帰を持つ 2 つではなく 8 つのサブタイプに分類されています。 新しい分類は、よりパーソナライズされた治療アプローチを最適化する重要な要素として機能する可能性があるため、特に診断分野では、これらの新しいサブタイプを日常の臨床ルーチン アルゴリズムにできるだけ早く実装する必要があります。

この状況では、イメージングが重要な役割を果たします。 より新しく高度な MRI 技術により、正確な組織特性評価が可能になります。 さらに、Gd-EOB (Primovist) の使用などの最新世代の肝胆道造影剤の助けを借りて、局所的な肝病変の臓器機能と特定の取り込み挙動を定量化および測定することが可能です。 HCC の不均一性の特性評価を進める上で有望なもう 1 つのアプローチは、ラジオミクス解析を含む人工知能 (AI) ベースの画像後処理アルゴリズムの使用と開発です。

今日まで、新しい WHO HCC サブタイプのいずれかと相関する確立された画像機能はありません。 私たちのプロジェクトの目標は、新しい HCC サブタイプと相関するイメージング バイオマーカーを特定し、それらを非侵襲的に分類することです。 次のステップとして、協力者の助けを借りて、放射線病理学的参照データベースを促進します。 3 番目のステップでは、収集したデータを利用して、AI ベースの後処理アルゴリズムを使用して形態学的画像の特徴を特定し、サブタイプを非侵襲的に分類し、患者の個々の治療反応と予後を予測/推定しようとします。 最後の課題は、これらのアルゴリズムを日常の臨床ルーチンに実装することです。したがって、インターフェイスのジレンマを特定し、それらを解決するためのスマートなソリューションを提示する必要があります。

更新された WHO 基準を臨床ワークフローに実装することで、HCC の診断と治療における現在の信念とガイドラインが変わると確信しています。 Primovist を使用した MRI HCC イメージングは​​、このプロジェクトで重要な役割を果たします。 私たちのプロジェクトの結果は、個別化された治療アプローチを改善するために、HCCの画像化および治療評価の基礎となる知識を提供する可能性があります。