[論文レビュー] Heat Transfer Simulation for Optimization and Treatment Planning of Magnetic Hyperthermia Using Magnetic Particle Imaging

Natsuo Banura, Atsushi Mimura+2 more|arXiv (Cornell University)|May 26, 2016

Characterization and Applications of Magnetic Nanoparticles参考文献 6被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、磁気粒子画像法（MPI）を用いた磁気ハイパーテルミア治療（MHT）最適化のための熱伝達シミュレーションシステムを開発した。MPIから得られる比吸収率（SAR）データとCT/MRIから得られる解剖学的モデルをCOMSOL Multiphysicsに統合し、MPIピクセル値とSARの間に強い相関（r = 0.956）を確認した。これにより、実験データと一致する時間分解能に優れた温度シミュレーションが可能となり、体内では得られない灌流および空間的効果の仮想的探索が可能になった。

ABSTRACT

This study was undertaken to develop a system for heat transfer simulation for optimization and treatment planning of magnetic hyperthermia treatment (MHT) using magnetic particle imaging (MPI). First, we performed phantom experiments to obtain the regression equation between the MPI pixel value and the specific absorption rate (SAR) of magnetic nanoparticles (MNPs), from which the MPI pixel value was converted to the SAR value in the simulation. Second, we generated the geometries for use in the simulation by processing X-ray computed tomography (CT) and MPI images of tumor-bearing mice injected intratumorally with MNPs (Resovist). The geometries and MPI images were then imported into software based on a finite element method (COMSOL Multiphysics) to compute the time-dependent temperature distribution for 20 min after the start of MHT. There was an excellent correlation between the MPI pixel value and the SAR value (r = 0.956). There was good agreement between the time course of the temperature rise in the tumors obtained by simulation and that obtained experimentally. The time-dependent temperature distributions under various blood perfusion rates in the tumors and at various locations could be simulated, which cannot be easily obtained experimentally. These results suggest that our system for heat transfer simulation using MPI will be useful for the optimization and treatment planning of MHT.

研究の動機と目的

• 磁気粒子画像法（MPI）を用いた磁気ハイパーテルミア治療（MHT）の最適化のためのシミュレーションフレームワークを開発すること。
• MPIピクセル値と磁性ナノ粒子（MNPs）の比吸収率（SAR）との間の定量的関係を確立すること。
• CTおよびMPIから得られる患者特異的解剖学的データを用いて、MHT開始後の時間に依存する腫瘍内温度分布をシミュレートすること。
• 腫瘍内の血流灌流速度と空間的位置の変動をモデル化することで、仮想的治療計画を可能とすること。
• 実験的温度測定値（腫瘍を有するマウスにおける）と比較して、シミュレーションの正確性を検証すること。

提案手法

• MNPs（Resovist）のSARとMPIピクセル値の関係を導出するためのフィジカル実験を実施し、回帰式を導出。
• MNPsを投与した腫瘍を有するマウスからX線CTおよびMPI画像を取得し、解剖学的幾何形状を再構築。
• CT/MRIおよびMPIデータをCOMSOL Multiphysicsにインポートし、有限要素法（FEM）を用いた熱伝達シミュレーションを実施。
• MPIから導出したSAR値を用いて、MHT開始後20分間の時間に依存する温度変化をシミュレート。
• 灌流速度と腫瘍位置を変化させたシミュレーションを実施し、異なる生理的条件下での熱的反応を評価。
• 実験的温度測定値と比較することで、シミュレーション結果の正確性を検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MPIピクセル値を、ハイパーテルミアシミュレーションに使用する比吸収率（SAR）に信頼性を持って変換できるか？
• RQ2 提案されたシミュレーションシステムは、MHT中の腫瘍内での時間的温度変化をどの程度正確に予測できるか？
• RQ3 このシミュレーションモデルは、体内で観察された実験的温度ダイナミクスをどの程度正確に再現できるか？
• RQ4 腫瘍の血流灌流速度を変化させた場合、予測される温度分布にどのような影響が生じるか？
• RQ5 空間的および血行動態的変動をモデル化することで、このシミュレーションシステムは治療計画を効果的に支援できるか？

主な発見

• MPIピクセル値とSARの間に強い相関（r = 0.956）が確認され、MPIデータからSARを信頼性高く推定可能となった。
• 腫瘍内での温度上昇が、時間経過とともに実験的測定値とよく一致し、モデルの正確性が検証された。
• 実験的に測定が難しい灌流速度の異なる条件でも、温度分布の予測が成功した。
• 腫瘍の異なる位置における熱的反応の仮想的探索が可能となり、個別化された治療計画の支援が可能になった。
• MPIから得られるSARと患者特異的解剖学的データの統合により、非侵襲的かつリアルタイムにインformedされた治療最適化が可能になった。
• 治療前シミュレーションと最適化を可能にするため、臨床応用に向けた実用的フレームワークを提供した。