膵臓がんの早期発見と標的治療モニタリングのための高精度イメージング (PANC-O-MICS)

大多数の患者の 5 年生存率はわずか 3% である膵臓がんは、世界的な医療上の課題です。 診断の時点までに、膵臓がんの半数以上が転移しています。 この悲惨な病気の状況は、私たちが膵臓がんを早期に診断して効果的に治療できないことを反映しています。 我々がこの疾患を早期に診断できなかった原因の一部は、臓器にアクセスできないこと、従来の画像アプローチによる小さな膵臓病変の検出の困難さ、および膵臓がんにおける不均一性のスペクトルについての理解が不十分であることによる。 単一時点、単一部位の生検では腫瘍全体を評価することはできませんが、複数の時点での複数の生検は臨床ルーチンでは実行できません。 侵襲的サンプリングの限界は、腫瘍全体の形態学的および機能的情報を空間的に、また反復した場合には時間的に捕捉する非侵襲的イメージングによって対処できる可能性があります。 ラジオミクスには、生検の代わりに 1 回または連続の非侵襲的検査を使用する「腫瘍全体の仮想サンプリング」の可能性があります。 定量的イメージングでは、従来の放射線医学における単なる画像ではなく、マイニング可能なデータとして画像にアプローチすることで、医用画像からさらなる情報を抽出できるだけでなく、大規模な患者集団にわたる全体的な評価も可能になります。 したがって、これらの新しい定量的アプローチは、従来の医療画像からは肉眼だけでは認識できない膵臓がんの特徴を検出し、膵臓がんの個別化医療への新たな扉を開く可能性を秘めています。 現在まで、がんの早期発見と標的治療モニタリングについて、巨視的（生体内 1.5T/3TMRI）および顕微鏡的（体外 9.4TMRI）スケールでラジオミクスの価値を評価した研究はありません。 具体的には、このプロジェクトでは、組織診での in vivo MRI および ex vivo MRI での腫瘍ミラー画像を取得することにより、マルチスケール ラジオミクス アプローチで画像ベースの腫瘍の不均一性を捕捉するモデルを開発することを目的としています。 完璧な仮想組織学腫瘍表現を提供するこのイメージング モデルは、早期癌の検出と治療モニタリングのためにルーチンの in vivo 臨床 MRI に二次的に実装されます。 この提案が無事に完了すれば、膵臓がんの包括的な非侵襲性の特性評価が得られ、患者管理において大きな変革をもたらすことになるでしょう。