報告：初期アルツハイマー病におけるFixel-based解析によるTau関連白質変化の示唆 研究の背景 アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）は通常、灰白質（Grey Matter, GM）に主に影響するとされていますが、白質（White Matter, WM）にも異常が現れることが増えてきたとの証拠があります。現行の研究では主に拡散テンソルイメージング（Diffusion Tensor Imaging, DTI）が用いられ、ADにおける白質の完全性を非侵襲的に調査しています。しかし、DTIは白質の変化を���写する際の方法論的な制限があり、研究結果は一貫性を欠いています。例えば、DTIによって明らかになった白質の変化がβ-アミロイド（Amyloid-beta, ...

頭頸癌における骨放射性壊死分類システムの開発と標準化：リスクモデルに基づいた実施 近年、頭頸癌（head and neck cancer, HNC）の治療、特に放射治療がもたらす副作用が学術界の注目の焦点となっています。骨放射性壊死（osteoradionecrosis, ORN）はその中で最も深刻な合併症の一つです。ORNは、再発性腫瘍のない状態で、頭頸部の放射線区域内で発生する非治癒性の粘膜破裂および骨損傷として広く定義され、自然発生または外傷後に出現することがあります。これが患者の生活の質を著しく損なうだけでなく、医療リソースの使用も増加させます。そのため、この合併症をより良く診断し管理するために、標準化された客観的なORN分類システムの緊急な必要性があります。 研究背景および目的 従...

背景紹介 骨髄異形成症候群（Myelodysplastic Syndromes、MDS）は、骨髄造血幹細胞に由来する異質性疾患の一群で、血球の生成が減少するのが特徴です。近年の治療の進展にもかかわらず、全合致同種造血幹細胞移植（Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplantation, HSCT）がMDSを潜在的に治癒し得る唯一の方法です。しかし、移植操作には無視できない罹患率および死亡率が伴うことが多いため、患者の正確な選択が重要です。伝統的には、臨床での決定は修訂版国際予後スコアリングシステム（Revised International Prognostic Scoring System, IPSS-R）に基づいています。このシステムは臨床特性...

親密なケア製品とホルモン関連がんの発症率 背景紹介 近年、親密なケア製品が潜在的な内分泌撹乱化学物質、例えばフタル酸塩、パラヒドロキシ安息香酸エステル、ビスフェノールなどを含んでいる可能性があるため、その安全性についての関心が高まっています。これらの化学物質は内在するホルモンレベルを変化させ、乳がん、卵巣がん、子宮がんなどのホルモン関連疾患の発症リスクに影響を及ぼす可能性があります。さらに、これらの製品は、揮発性有機化合物やアスベストなど、既知または疑わしい発がん物質を含んでいる可能性もあります。 生殖器用タルク粉の使用と卵巣がんとの関連性は既に研究で示されていますが、回想バイアスや暴露分類誤りといった問題により、結果にはまだ議論が存在します。本研究では、親密なケア製品の使用と女性のホルモン...

多中心前瞻性研究：电子患者报告结局（ePROs）在老年癌症患者中的可行性 研究背景 近年、特にCOVID-19パンデミックの間に遠隔医療が急速に発展し、医療従事者の不足を補う方法として注目されています。電子患者報告結果（ePROs）は、癌治療において患者の全体生存期間（OS）や生活の質を改善することが証明されています。しかし、75歳以上の高齢癌患者を対象とした遠隔ePRO監視の具体的な前向きデータは非常に少ないです。このグループは癌患者全体の中で重要な割合を占めているため、そのePROの実現可能性を研究することが急務です。 ヨーロッパ臨床腫瘍学会（European Society for Medical Oncology）のPROsに関するガイドラインも、75歳以上の患者に関する具体的なデー...

背景紹介 拡散テンソル磁気共鳴画像法（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging, DTI）は、脳組織の微細構造や白質束の可視化に広く用いられている神経画像技術です。しかし、拡散強調画像（Diffusion-Weighted Images, DWI）に含まれるノイズは、DTIデータから派生する微細構造パラメータの精度を低下させるだけでなく、信号雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）を向上させるために長い収集時間を必要とします。畳み込み神経ネットワーク（Convolutional Neural Networks, CNNs）に基づく深層学習法は画像のノイズ除去に優れた性能を発揮しますが、通常はCNNの訓練に追加の高信雑音比デー...