CBCT画像の自動解析によるマウス頭頸部腫瘍の測定

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12033 (2023) この記事を引用

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2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

動物実験は、がんの進行に対する薬物やその他の生物学的条件の影響を調べるためによく使用されますが、確立された腫瘍測定法の精度と再現性が低いため、結果の信頼性が低くなります。 頭頸部がんの同所性マウスモデルでは、従来、キャリパーの測定値から概算した腫瘍体積を使用してグループを比較していましたが、幾何学的な課題により手順が不正確になりました。 これに対処するために、当社はコーンビームコンピュータ断層撮影 (CBCT) スキャンの自動分析によってこれらの腫瘍をより適切に測定するソフトウェアを開発しました。 これにより、不正確すぎて生物学的洞察を得ることができない腫瘍の形状と増殖のダイナミクスの分析が可能になります。 キャリパーとイメージングを並行して腫瘍の成長をモニタリングすると、小さな腫瘍のキャリパー測定は実際の腫瘍体積との相関が弱く、実験者のバイアスの影響を非常に受けやすいことがわかりました。 提示された方法は、前臨床頭頸部がん研究の基礎的な側面におけるエラーの原因に対する独自の窓口と、それらを軽減するための貴重なツールを提供します。

オルガノイド 1 やオルガンオンチップ技術 2 の使用が進歩しているにもかかわらず、in vitro システムでは、多様な間質細胞を含み、全身免疫系と相互作用し、離れた臓器に転移する可能性がある実際の腫瘍の重要な側面を再現するには不十分です。 。 マウス癌モデルはこれらの限界を克服し、薬理学的および遺伝子操作を用いてほぼ同一の動物のグループを比較する制御された実験を可能にし、正確な生物学的仮説を検証します。 したがって、これらは、何かが腫瘍の増殖に影響を与えていることを示す場合、またはその影響を直接検証できる状況でその理由を判断する場合に非常に価値があります。

残念なことに、マウスの腫瘍を測定するために使用される方法は、多くの場合不正確で時間がかかり、さまざまな形のバイアスの影響を受けやすいです。 外部から触知できる腫瘍の体積は、通常、ノギスで測定した距離から次の式 (または同様の式) を使用して概算されます。

ここで、dlong と dshort は、それぞれ、ほぼ直交する 2 つの測定値の長い方と短い方です。 キャリパーをどれだけ強く絞るかなどの測定手順の詳細は、測定者間のランダムな誤差や不一致の原因となる可能性があります。 式がどの程度起こるか。 (1) 体積の過大評価または過小評価は、もちろん腫瘍の形状にも依存します。 これは、腫瘍が孔を通して外生または内生的に増殖し、隣接するリンパ節に浸潤する可能性がある頭頸部がん (HNC) に特に関係します。

肺腫瘍 3 や脳腫瘍 4 など、外部から触知できない腫瘍の増殖は、代わりにコンピューター断層撮影 (CT) 5、磁気共鳴画像法 (MRI) 6、超音波などの医用画像診断手段を使用して追跡できます。 これは有用な情報を提供しますが、画像ベースの腫瘍測定を複数の動物の連続モニタリングに適用できるかどうかは、画像取得と分析に時間がかかるため制限されます。 キャリパー測定は、同じ腫瘍の画像ベースの測定よりも精度が低いことが以前に報告されています7、8。 生物発光イメージング (BLI) も、適切に標識された腫瘍の増殖を比較する方法として、この文脈では注目に値します。ただし、これには多くの技術的問題があり 9,10、通常は腫瘍体積の推定には使用されません 11。

ノギスと手動画像解析の両方による腫瘍体積の測定は、人間が直接関与するだけで、結果に意識的または無意識的にバイアスを注入することも可能になります。 このような実験者効果の証拠とブラインドデータ記録の重要性にもかかわらず 12,13 、これはこの状況では一般的ではなく、腫瘍体積定量化を自動化することの重要な利点を表しています。