Technical Report

画像化：パラメトリック応答マップは早期がん治療の予後に関する画像化バイオマーカーとなる

Nature Medicine 15, 5 doi: 10.1038/nm.1919

今回我々は、ボクセル方式のパラメトリック応答マップ（parametric response map：PRM）を用いて、高悪性度グリオーマ患者44人を対象に、治療中の血流動態変化の画像解析と定量化を行った。治療前と治療の1週間後および3週間後に、相対的脳血液量（rCBV）と相対的脳血流量（rCBF）のデータを取得した。rCBVまたはrCBFの変化について、関心領域（ROI）を設定する標準的な解析方法と、PRMにもとづいて灌流パラメーターの変化をみる方法（PRMrCBVとPRMrCBF）について、総体的な生存率の予測精度を比較した。その結果、rCBVもしくはrCBFはその変化率から生存率を予測できなかったが、PRMにもとづく領域反応評価では生存率を高い精度で予測できた。予後を示すベースラインrCBVを考慮したときでも、PRMrCBVは総体的生存率を従来法より高い精度で予測できることがわかった。

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