受賞者寄稿文

川崎医療福祉大学　杉本 昂平
（令和7年度　受賞者）

定量MRIによる病理組織像の生成

　この度は、公益財団法人川崎医学・医療福祉学振興会の教育研究助成を賜り、誠にありがとうございます。椿原彰夫理事長をはじめ、審査委員会の先生方ならびに関係各位に、心より御礼申し上げます。
　前立腺がんはわが国の男性において部位別罹患数が最も多いがんであり、臨床的・社会的に重要性の高い疾患です。前立腺がんの確定診断には、一般に生検で得られる病理組織像が重要な判断材料となりますが、生検は侵襲を伴うため、出血や感染などの合併症のリスクに加え、患者の身体的・心理的負担も避けられません。MRIは前立腺がんの診断において重要な役割を果たしていますが、確定診断は依然として侵襲的な生検に依存しています。
　そこで、前立腺がんの診断過程で重要な役割を果たすMRIの情報をさらに高度に活用し、MRIから病理組織像に相当する情報を仮想的に推定できれば、将来的には生検の低減につながる新たな診断技術を開発できるのではないかとの仮説のもと、本研究計画を立案しました。MRIのみから病理学的情報に近い所見を得ることができれば、診断の低侵襲化にとどまらず、診断精度の向上、さらには診断から治療方針決定に至るまでの一連のプロセスの効率化と最適化にも寄与できると考えております。本研究では、MRIから定量情報を取得する技術である定量MRIに着目し、定量MRIから得られる緩和時間などの情報をもとに、深層学習によって病理組織像を仮想的に推定する技術の確立を目指しました。定量MRIはデータ取得から解析に至るまで非常に繊細な処理を要する技術ですが、本研究により、最適なデータ取得条件および解析技術について検証を進めることができました。
　本助成により、定量MRIと深層学習を融合した病理組織像の生成という新しい枠組みの実証に着手できたことは、今後の前立腺がん診断の非侵襲化に向けた大きな一歩になると考えております。今後は本研究で得られた知見を基盤として、将来的なヒト前立腺への応用を見据えつつ、より堅牢なモデル化、データ基盤の整備、そして検証方法の高度化へと研究を発展させてまいります。
　末筆ながら、本研究を推進する貴重な機会を賜りましたことに重ねて感謝申し上げるとともに、貴財団の益々のご発展を心より祈念いたします。

［令和8年4月1日掲載］