(Apparent Diffusion Coefficient Histogram Analysis

学位論文

Doctor Thesis

膠芽腫における拡散係数のヒストグラム解析による予後予測

(Apparent Diffusion Coefficient Histogram Analysis

for Prediction of Prognosis in Glioblastoma)

近藤 雅敏

Masatoshi Kondo

熊本大学大学院保健学教育部博士後期課程 医用放射線科学分野 基礎放射線技術学領域

Graduate School of Health Sciences

指導教員

内山 良一 准教授

熊本大学大学院生命科学研究部 先端生命医療科学部門 医療技術科学講座 医用理工学部門

2018

3

学位論文

Doctor Thesis

論文題名 ： 膠芽腫における拡散係数のヒストグラム解析による予後予測

Apparent Diffusion Coefficient Histogram Analysis for Prediction of Prognosis in Glioblastoma

著者名 ： 近藤 雅敏

Masatoshi Kondo

指導教員名： 熊本大学大学院生命科学研究部 先端生命医療科学部門 医療技術科学講座 医用理工学部門 内山 良一 准教授

審査委員名： 主査 医用放射線科学分野担当教授 白石 順二 教授

副査 医用放射線科学分野担当教授

2018

3

目次 3

目次

目次

... 3

本論文で用いる主な略語 ... 3

要旨

... 4

第1章 序論

... 6

1.1

1.2

... 8

1.3

... 8

第2章 提案手法

... 9

2.1

... 9

2.2 2

ADC

2.3 Univariate Cox models

... 10

2.4 Kaplan-Meier

Log-lank

... 11

第3章 検証方法 ... 12

3.1

... 12

3.2

... 13

3.3

... 14

3.4

... 15

第4章 結果 ... 17

4.1

... 17

4.2

... 22

4.3

4.4

... 26

4.5

Log-rank

4.6 Shorter survival

M-ADC

D-ADC

... 29

第5章 考察

... 32

5.1 B&L-ADC

目次 4

5.2 LM-ADC

& HM-ADC

... 32

5.3 MGMT status

... 33

5.4

... 34

第6章 結論

... 35

6.1

6.2

... 35

参考文献

... 36

謝辞 ... 41

著者研究業績

... 42

学位論文の骨格と成る公表主論文および参考論文

... 44

論文で用いる主な略語 3

本論文で用いる主な略語

略語 正式語

ADC

apparent diffusion coefficient

ADC

higher distribution of apparent diffusion coefficient ADC

lower distribution of apparent diffusion coefficient

BD-ADC

broader distribution in the lower distribution of apparent diffusion coefficient B&L-ADC

broader and lower values in the lower distribution of apparent diffusion coefficient CI

confidence interval

D-ADC

Distribution in higher distribution of apparent diffusion coefficient D-ADC

Distribution in lower distribution of apparent diffusion coefficient DKI

diffusion kurtosis imaging

DNA

deoxyribonucleic acid DWI

diffusion weighted image

HM-ADC

higher mean of higher distribution of apparent diffusion coefficient KPS

Karnofsky performance status

LM-ADC

lower mean in higher distribution of apparent diffusion coefficient M-ADC

M-ADC

mean in the lower distribution of apparent diffusion coefficient MGMT

oxygen 6-methylguanine-DNA-methyltransferase

MRI

Magnetic Resonance Imaging

ND-ADC

OS

overall survival

PFS

progression-free survival

WHO

World Health Organization

要旨 4

要旨

[目的]

磁気共鳴画像（

Magnetic Resonance Imaging, MRI

みかけの拡散係数（apparent diffusion coefficient, ADC）のヒストグラムを解析する．このヒストグ ラムに

2

lower values in the lower distribution of ADC, B&L-ADC

[

]

76

T1

weighted image, DWI

T1

を選択した．腫瘍の充実部を手動抽出し，

ADC

2

2

76

（lower mean in ADCL，LM-ADCL）と分布が広い群（broader distribution in ADCL，BD-ADCL）を定 義した．

B&L-ADC

LM-ADC

BD-ADC

76

B&L-ADC

を満たす群と満たさない群に分け，無増悪生存期間（progression-free survival, PFS）と全生存期間

（overall survival, OS）におけるハザード比，および

Kaplan-Meier

[結果]

6

B&L-ADC

5.747

P = 0.002

OS

B&L-ADC

3.331

P = 0.018

Kaplan-Meier

77

302

P < 0.001

OS

Kaplan-Meier

B&L-ADC

119

472

要旨 5

[

]

B&L-ADC

OS

B&L- ADC

[結論]

B&L-ADC

ある．

序論 6

第

1

1.1

神経膠細胞は，神経細胞の保護・栄養，血液脳関門，自己調節機能を司る重要な脳細胞である[1]．

神経膠腫は神経膠細胞由来の脳腫瘍であり，その発現頻度は高い

[2]

World Health Organization, WHO）は，神経膠腫をⅠ～Ⅳにグレード分類しており，膠芽腫はグレードⅣに分類さ

[3]

Penfield

1931

[4]

10

[5]

50

60

[6]

[7]

分子遺伝子情報が予後や治療への反応性と相関することが明らかとなっている．これを踏まえて，

WHO

2016

WHO

isocitrate dehydrogenase

（

IDH

IDH

IDH

90%以上を占め，IDH

10%未満で検出させるとの報告

progression-free survival, PFS

7.4

13.3

overall survival, OS

15.5～19.8

な研究テーマである[11]．

膠芽腫における治療法は，手術，化学療法，放射線治療について検討し，組み合わせて用いられ る．手術に関して，Sanaiらは摘出術と標準的放射線化学療法が施行された

500

[12]

OS

12.2

78％以上， 80％以上， 90％以上， 100%と分けて追加検討した結果， OS

12.5

序論 7

は可能な範囲で腫瘍容量をできる限り少なくすることを目的とした摘出術が行われている

[13]

[14]

2005

Stupp

temozolomide

デオキシリボ核酸（

deoxyribonucleic acid, DNA

O6-

-DNA

MGMT status

MGMT

[16, 17]

PSF

10.9

20.5

MGMT status

これまでに磁気共鳴画像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）の拡散強調像（diffusion weighted

image, DWI

apparent diffusion coefficient, ADC

2

ADC

mean in ADC

M-ADC

lower values in M-ADC

LM-ADC

2

分布（

distribution in ADC

, D-ADC

higher distribution of ADC

ADC

, M-ADC

, D-ADC

腫瘍の細胞密度が高い場合，

ADC

kurtosis imaging, DKI）の mean kurtosis

1.1

[27]

ADC

ADC

（broader values in D-ADCL，BD-ADCL）を

LM-ADC

腫瘍組織の不均一性を示す膠芽腫を特定できる可能性がある．このように，2重混合正規分布をあ

序論 8

てはめた解析を複合して予後を予測した場合，予測精度は向上する可能性がある．

図

1.1 ADC

1.2

本研究の課題は，ADCヒストグラムに

2

1.3

以下，第

2

3

4

M-ADC

D-ADC

5

題し，

B&L-ADC

MGMT status

を述べる．加えて，画像情報と分子遺伝子情報による相補的な予後予測の可能性も述べる．第

6

提案手法 9

第

2

提案手法

2.1

腫瘍は，充実部で増殖する

[28]

MRI

T1

Paint

Microsoft Corp., Redmond, WA

T1

ImageJ

NIH Image, Bethesda, MD

“adjust-color threshold”

2

として抽出した（図

2.1

図

2.1 62

ADC map

A．造影後の T1

2.2 2

ADC

ADC Map

b

0 s/mm

1000 s/mm

DWI

ADC Map

2.1

ADC

T1

2

A B C

提案手法 10

る

[19]

1

ADC

1

2

2

ADC

[19-23]

2

2

JMP Pro, version 12.2（SAS Institute, Cary, NC）を用いた場合，1

M-ADC

D-ADC

M-ADC

D-ADC

2.2

2.1

ADC

1.038 × 10

mm

/s，D-ADC

0.293 × 10

mm

/s

M-ADC

2.630 × 10

mm

/s

D-ADC

0.301 × 10

mm

/s

図

2.2 62

2

ADC

2.3 Univariate Cox models

予後予測因子が有効であるかは，統計学的に検証する必要がある．Univariate Cox modelsでは，

ハザード比を求めることができる．ハザードとは，ある時点まで生存した条件下で、次の極めて微 小な時間で死亡する確率のことであり，瞬間死亡率ともよばれる

[30]

Univariate Cox models

ハザードの比は，一定と仮定し，1つの因子に着目して生存関数を比較することで，ハザード比が 求まる

[30]

予後に影響する予後予測因子を

x

t

生存関数

S(t)

t

S

(t)

γ

提案手法 11

を用いて次式で表現され，

𝑆(𝑡, 𝑥) = 𝑆

(𝑡)

(2.1)

ハザード比は部分尤度を用いることで求まる[30]．

JMP Pro

Univariate Cox models

して“比例ハザードのあてはめ”を選択し，打ち切り（追跡者の生存もしくは脱落）として扱うデ ータの値を入力し，ハザード比を求める．ハザード比の有効性を統計学的に検証するため，予後予 測因子を満たす生存関数と満たさない生存関数の違いを尤度比カイ

2

P

これにより，ハザード比は有意水準を満たすかを調べた．なお，本研究では有意水準を

5 %とした．

2.4 Kaplan-Meier

Log-lank

Univariate Cox models

亡にどれほど影響を与えているかを直感的に理解できる指標である．しかし，時間軸に対して常に 一定のハザード比であると仮定しており，ある時間の生存率を算出することはできない．すなわち，

ハザード比は追跡者全員が死亡，もしくは打ち切りとした時点で得られる結果を示したものである．

しかし，医療現場ではある時点での因子が患者の死亡に与える影響を知る必要がある．これを可能 とするのが，Kaplan-Meier生存曲線である．

Kaplan-Meier

生直前の累積生存率に，イベント発生直後の生存率（イベント前後の生存者数の比）を乗積して求 められる[32]．Kaplan-Meier生存曲線の中央値は中央生存期間と呼ばれ，対象群のおおよその生存 期間と解釈される

[33]

また，

Kaplan-Meier

Log-rank

χ2

χ2

は

Log-rank

1

χ2

が分布表において該当する有意水準から求められる

χ2

Log-rank

P

5 %とした．

検証方法 12

第

3

検証方法

3.1

本研究では， The Cancer Imaging Archive（http://www.cancerimagingarchive.net/）が公開した画像 データベース，および

The Cancer Genome Atlas

https://portal.gdc.cancer.gov/

Thomas Jefferson

262

患者のデータが保存されている．当該研究は公開データベースを使用した研究であり，倫理審査員 会の承認が免除されている．

262

T1

DWI

b

0 s/mm

1000 s/mm

T1

1

2008

12

2013

9

76

無増悪生存期間（

progression-free survival, PFS

PFS

OS

25%タイル値より短い症例を Shorter survival

MGMT

1

MGMT status

Brennan

Table S7

に記載された結果を用いた[35]．このため，

MGMT status

45

76

3.1

検証方法 13

表

3.1 76

項目 値

年齢（歳）^*

57.5

50.0, 66.0

男性^†

47

61.8

29

38.2

PSF（日）

195.5

90.0, 392.0

OS

371.0

210.8, 553.8

KPS

100

17（27.4）

90

2

3.2

80

33

53.2

60

10

16.2

不明

15

腫瘍サイズ（cm²） ^‡

6.91 ± 4.49 MGMT status

Methylated

22

48.9

Unmethlyated

23

51.1

不明

31

* 値は中央値と四分位範囲．

† 括弧内の値はパーセント値．

‡ 値は平均±標準偏差．

3.2

生体情報に関連する候補因子は，年齢，性別，ならびに全身状態をスコア化した

Karnofsky

performance status

KPS

3.2

KPS

の活動能力があるかを

0

100

11

[36]

100

M-ADC

D-ADC

M-ADC

D-ADC

2.1

status

検証方法 14

表

3.2 KPS

スコア 患者状態

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

3.3

図

3.1

PSF

OS

r = 0.842, P < 0.001

OS

12

OS

PSF

連続尺度の候補因子については，

Spearman

r

P

t

KPS

PSF

検証方法 15

図

3.1 76

PSF

OS

3.4

前述の手法から得た各候補因子と生存期間との関連性の結果を参照し，名義尺度である性別と

MGMT status

KPS

中央値を閾値として

2

Pops

[19-21]

M-ADC

D-ADC

M-ADC

D- ADC

2

M-ADC

ADC

D-ADC

後述の通り，統計学的に有意な予後予測の候補因子を単体で見出すことはできなかった．しか し，PSFにおける

L-ADC

P

L-ADC

ADC

D-ADC

L-ADC

因子とした．なお，ADCのヒストグラムにおいて，BD-ADCLと

LM-ADC

r = 0.842, P < 0.001

検証方法 16

がって，

BD-ADC

LM-ADC

broader and lower values in ADC

先行研究と同様に，これらの候補因子は

Univariate Cox models

[19-21]

Kaplan-Meier

Log-rank

めるかを明らかにした．

加えて，生存期間と

M-ADC

D-ADC

ADC

ADC

B&L-ADC

4

B&L-

ADC

結果 17

第

4

4.1

76

M-ADC

1.056 ± 0.253 × 10

mm

/s，D-ADC

0.176 ± 0.100 × 10

mm

/s

M-ADC

1.656 ± 0.517 × 10

mm

/s

D-ADC

0.260 ± 0.168 × 10

mm

/s

6.91 ± 4.49 cm

KPS

また，

9

KPS

M-ADC

D-ADC

M-ADC

D-ADC

PSF

た（

r = -0.227, P = 0.049

4.1

PSF

270 ± 296

PSF

354 ± 366

より短かったが，有意ではなかった（P = 0.300，図

4.2），（３）KPS

PSF

100

4.3），（４）腫瘍サイズは，PSF

r = -0.159

4.4

M-ADC

PSF

r = 0.035

4.5），

4.6），

r = -0.070

4.7

D-ADC

PSF

r = -

0.192，図 4.8），そして（９）Unmethylated

PSF（267 ± 243

PSF（301 ± 272

4.9）．

結果 18

図

4.1 年齢と PSF

図

4.2 性別と PSF

r = -0.227, P = 0.049

354±366 days 270±296 days

結果 19

図

4.3 KPS

PSF

図

4.4

PSF

268±217 days

294±336 days

125±109 days

366±363 days

腫瘍サイズ（cm²）

r = -0.159, P = 0.171

結果 20

図

4.5 M-ADC

PSF

図

4.6 D-ADC

PSF

M-ADC

（10

mm

/s）

r = 0.035, P = 0.767

D-ADC

（10

mm

/s）

r = -0.108, P = 0.352

結果 21

図

4.7 M-ADC

PSF

図

4.8 D-ADC

PSF

M-ADC

（10

mm

/s）

r = -0.070, P = 0.549

D-ADC

（10

mm

/s）

r = -0.192, P = 0.096

結果 22

図

4.9 MGMT status

PSF

これらの予後予測の候補因子と

PSF

4.1

4.1

M-ADC

LM-ADC

D-ADC

BD-ADC

M-ADC

を平均値が高い

M-ADC

D-ADC

D-ADC

（

narrower values in D-ADC

ND-ADC

表

4.1 予後予測の候補因子

項目 値

年齢（歳）

> 57.4

性別 男性

KPS < 80

腫瘍サイズ（

cm

> 6.91 M-ADC

10

mm

/s

< 1.056 D-ADC

10

mm

/s

> 0.176 M-ADC

mm

/s） > 1.656 D-ADC

10

mm

/s

< 0.260

MGMT status Unmethlyated

4.2

表

4.2

P > 0.082

301±272 days 267±243 days

結果 23

表

4.2 PFS

Variable

Univariate Analysis

Hazard Risk (95% CI) P value

年齢

> 57.4

1.227 (0.773–1.955) 0.384

性別 女性

0.721 (0.445–1.148) 0.170

KPS < 80 1.088 (0.523–2.032) 0.808

腫瘍サイズ

> 6.91 cm

1.468 (0.921–2.338) 0.106

LM-ADC

1.505 (0.950–2.384) 0.082

BD-ADC

1.215 (0.757–1.923) 0.414

HM-ADC

1.351 (0.837–2.153) 0.214

ND-ADC

1.327 (0.822–2.113) 0.244

MGMT stats Unmethylated 1.074 (0.584–1.977) 0.818

また，表

4.3

OS

表

4.3 OS

Variable

Univariate Analysis

Hazard Risk (95% CI) P value

> 57.4

1.236(0.750–2.045) 0.405

1.100 (0.647–1.828) 0.719

KPS < 80 1.353 (0.619–2.629) 0.423

腫瘍サイズ

> 6.91 cm

1.408 (0.854–2.343) 0.180 L-ADC

1.336 (0.813–2.216) 0.254 B-ADC

1.014 (0.593–1.689) 0.957 H-ADC

1.026 (0.604–1.701) 0.923 B-ADC

1.070 (0.636–1.769) 0.794 MGMT stats Unmethylated

1.082 (0.567–2.079) 0.811

結果 24

4.3

M-ADC

4.10）． M-ADC

ADC

r = 0.737, P < 0.001

4.11

M-ADC

D-ADC

r = -0.159

4.12

M-ADC

D-ADC

M-ADC

B&L-ADC

し，②は

LM-ADC

HM-ADC

図

4.10 M-ADC

D-ADC

M-ADC

（10

mm

/s）

D -AD C

（ 10

mm

/s ）

r = 0.655, P < 0.001

結果 25

図

4.11 M-ADC

M-ADC

図

4.12 M-ADC

M-ADC

なお，D-ADCLは

M-ADC

4.13）．

M-ADC

（10

mm

/s）

M -AD C

（ 10

mm

/s ）

r = 0.737, P < 0.001

M-ADC

（10

mm

/s）

D -AD C

（ 10

mm

/s ）

r = 0.134, P = 0.247

結果 26

図

4.13 D-ADC

M-ADC

4.4

この結果，76 名の膠芽腫患者において，6 名（7.89%）は

B&L-ADC

5

LM-ADC

& HM-ADC

76

7

9.21%

LM- ADC

& HM-ADC

表

4.4

PFS

B&L-ADC

5.747

& HM-ADC

4.437

（

P = 0.003

表

4.4 PFS

Variable

Univariate Analysis

Hazard Risk (95% CI) P value

B&L-ADC

5.747 (2.128–13.148) 0.002

LM-ADC

& HM-ADC

4.437 (1.757–9.830) 0.003

D-ADC

（10

mm

/s）

M -AD C

（ 10

mm

/s ）

r = 0.802, P < 0.001

結果 27

表

4.5

OS

B&L-ADC

3.311

P = 0.018

& HM-ADC

4.437

P = 0.023

表

4.5 OS

Variable

Univariate Analysis

Hazard Risk (95% CI) P value B&L-ADC

3.311 (1.251–7.321) 0.018 LM-ADC

& HM-ADC

2.935 (1.184–6.294) 0.023

4.5

Log-rank

図

4.14

PFS

B&L-ADC

た．

PFS

B&L-ADC

77

302

図

4.14 B&L-ADC

PFS

Kaplan–Meier

図

4.15

PFS

LM-ADC

& HM-ADC

& HM-ADC

97

213

結果 28

図

4.15 LM-ADC

& HM-ADC

PFS

Kaplan–Meier

図

4.16

OS

B&L-ADC

た．OSにおいて，B&L-ADCLを満たす群の中央生存期間は

199

472

図

4.16 B&L-ADC

OS

Kaplan–Meier

結果 29

図

4.17

OS

LM-ADC

& HM-ADC

を比較した．OSにおいて，LM-ADCL

& HM-ADC

268

満たさない群では

394

P = 0.007

図

4.17 L-ADC

& H-ADC

OS

Kaplan–Meier

4.6 Shorter survival

M-ADC

D-ADC

図

4.18

1

BD-ADC

B&L-ADC

67%

Shorter survival

32%と比較しても，明らかに高い割合であった．

結果 30

図

4.18 PFS

Shorter survival

M-ADC

D-ADC

図

4.19

1

67%の患者は，Shorter survival

32%

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

0.4 0.9 1.4 1.9

PSF < 90 days PSF ≥ 90 days

D -A D C

(1 0

mm

/s )

M-ADC

(10

mm

/s)

67% 20%

32% 8%

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

0.4 0.9 1.4 1.9

結果 31

図

4.19 OS

Shorter survival

M-ADC

D-ADC

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

0.4 0.9 1.4 1.9

D -A D C

(1 0

mm

/s )

M-ADC

(10

mm

/s)

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

0.4 0.9 1.4 1.9

18%

10%

67%

27%

OS < 220 days

OS ≥ 220 days

考察 32

第

5

5.1 B&L-ADC

本研究の結果から，B&L-ADCLは膠芽腫患者において予後不良の予測因子であることが明らか となった．

B&L-ADC

PSF

2.5

77

OS

6.6

199

細胞密度の高い膠芽腫の腫瘍組織は，細胞密度の低いものに比べて成長速度が速いことがモデ ルマウスで証明されている

[37]

Schmainda

ADC

B&L-ADC

1

ADC Map

また，PFSや

OS

Shorter survival

と評価した第

1

67%と高頻度に確認された．この割合は，他の象限の最大値 32%と比較し

B&L-ADC

5.2 LM-ADC

& HM-ADC

ハザード比，Log-rank検定を用いた生存曲線の比較結果では，LM-ADCL

& HM-ADC

HM-ADC