クラスターベースの酸化還元応答超原子MRI造影剤

学術的背景 磁気共鳴画像法(Magnetic Resonance Imaging, MRI)は現代医療診断における重要なツールであり、その効果は造影剤(Contrast Agents, CAs)の使用に大きく依存しています。従来のMRI造影剤は主にガドリニウム(Gd)を基盤とした錯体に基づいており、これらの造影剤は臨床で広く応用されているものの、長期的な安全性には議論があり、特に腎機能不全の患者では腎性全身性線維症(Nephrogenic Systemic Fibrosis, NSF)を引き起こす可能性があります。そのため、遷移金属を基盤とした新しいMRI造影剤の開発が研究の热点となっています。遷移金属(例えば鉄やマンガン)は、地球上に豊富に存在し、多様な酸化状態を持つため、生体環境中の酸化...

乳癌術中精密検出のためのGLUT1標的近赤外蛍光分子イメージング

GLUT1を標的とした蛍光イメージング新規トレーサー:乳がん手術中検出の改善に向けた研究進展 研究背景と課題の整理 乳がんは世界中の女性において最もよく見られる悪性腫瘍のひとつであり、2022年には新規症例が230万件、死亡例が約66.6万件と報告されています。乳がんの外科治療は主に、乳房部分切除術(breast-conserving surgery, BCS)と乳房全摘術に分けられます。乳房全摘術と比較して、BCSは術後の放射線治療と組み合わせることで類似した局所制御効果を得る一方で、正常な乳房組織を最大限保存することができます。しかし、BCSが成功するための鍵は、腫瘍が存在しない手術切縁を確保することです(腫瘍陽性切縁の回避)。研究では、陽性の切縁が局所再発リスクを著しく増加させることが...

データ制約環境における骨シンチグラフィ画像の生成と深層学習モデル一般化の向上を可能にする生成型AI

核医学における生成的人工知能の画期的応用:合成骨スキャン画像の可能性と深層学習への応用 背景と研究課題 近年、人工知能(Artificial Intelligence, AI)の急速な発展は、医用画像解析に革新をもたらしました。例えば、深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network)は、疾患診断、解剖学的構造のセグメンテーション、患者予後の予測および治療反応の評価といった分野で大きな可能性を示しています。しかし、これらの技術の広範な応用は、通常、膨大で正確にラベル付けされたデータセットに依存しています。しかし、医療分野では、このような大規模なラベル付きデータを収集することは費用がかかり、時間もかかる上、患者のプライバシー保護のためにデータ共有が厳しく制限されるため、データ...