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MRIによる子宮類内膜癌の術前診断：見かけの拡散係数による組織学的分化度予測

影山 咲子 東北大学

2021.03.25

概要

【目的】 類内膜癌は、子宮体癌の最も一般的な組織型で、病変内の充実性胞巣の割合を基準に３つのグレードの組織学的分化度に分類される。組織学的分化度は治療方針決定に重要な要素のひとつであるが、子宮内膜生検による術前診断と子宮摘出による術後診断との不一致が報告されている。磁気共鳴画像（Magnetic resonance imaging: MRI）で得られる見かけの拡散係数（apparent diffusion coefficient: ADC）という計測値は様々な悪性腫瘍の評価に使用され、組織学的な細胞密度との負の相関が報告されている。ADC を使用した類内膜癌の組織学的分化度評価は多数行われているが、その結果は報告によって異なり、最適な ADC パラメータはわかっていない。最近では、一部の病変において、ADC に対して混合正規モデル（gaussian mixture models: GMM）によるクラスター解析を使用した評価方法が報告されてい る。類内膜癌に対して行われた報告はない。本研究の目的は、子宮類内膜癌の組織学的分化度の診断に有用な術前 MRI での ADC を用いたパラメータを検討することである。子宮類内膜癌の組織学的分化度分類の構造異型に着目し、病変全体のADCデータに対する混合正規モデルによるクラスター解析とヒストグラム解析を行い、組織学的分化度の診断に有用なパラメータの評価と比較を行った。

【対象・方法】 2015 年 5 月から 2020 年 2 月までの間に、子宮体癌の術前に骨盤部 MRI を施行され、術後に子宮類内膜癌と診断された 122 例を対象とし、トレーニング群 63 例、検証群 59 例と分割した。すべての症例について、病変全体のボクセル単位の ADC データを手動で収集した。トレーニング群全症例を合算した ADC データに対し、３つのクラスターを使用した混合正規モデルによるクラスター解析を行い、各クラスターに属する ADC の範囲を定義した。この ADC の範囲に基づき、各症例の ADC データも３つのクラスターに分類し、病変全体に対する各クラスターの割合を症例ごとに算出した。トレーニング群、検証群、それぞれについて、各クラスターの割合と組織学的分化度の関連を評価した。また、トレーニング群では各症例の ADCデータに対してヒストグラム解析も行い、各ヒストグラムパラメータと組織学的分化度の関連を評価した。

【結果】 トレーニング群にて、クラスターの割合は組織学的分化度と有意な関連を認めた（p = 0.03）。クラスター１の割合と組織学的分化度とに有意な正の相関を認めた（ρ= 0.34、p = 0.0059）。高悪性度病変（グレード３）は、低悪性度病変（グレード１とグレード２）と比し、クラスター１の割合が有意に高かった（p = 0.0084）。検証群でも同様の結果が得られた。ヒストグラム解析では、高悪性度病変は低悪性度病変と比較して、25 パーセンタイル値が有意に低かった（p = 0.028）。

【結論】 子宮類内膜癌の病変全体の ADC に対する混合正規モデルを用いたクラスター解析は、組織学的分化度の診断に有用と考えられる手法で、低い ADC を含むクラスター1 の割合が、組織学的分化度と有意な正の相関を示した。

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