磁気共鳴エラストグラフィに基づく肝線維症の早期診断のための3次元ディジタルモデル
Summary
この研究の目的は、肝線維症の早期診断のための新しい3次元デジタルモデルを開発することでした、 患者の肝臓の各ボクセルの硬さを含むため、さまざまな線維症段階での患者の肝臓の分布比を計算するために使用できます。
Abstract
肝線維症は肝硬変の初期段階であり、この疾患の検出と評価にこれ以上の非侵襲的で便利な方法はありません。磁気共鳴エラストグラフィ(MRE)に基づく肝硬さマップ(LSM)は順調に進んでいますが、手作業による焦点決定、関心領域(ROI)の手動選択、構造情報のない不連続なLSMデータなど、克服すべき限界がまだいくつかあり、肝臓全体を評価することはできません。本研究では、MREに基づく肝線維症の早期診断のための新しい3次元(3D)デジタルモデルを提案する。
MREは、磁気共鳴画像法(MRI)を使用して、人間とコンピューターの相互作用を通じてスキャン部位の肝臓の硬さを測定する非侵襲的イメージング技術です。研究は、MREによって得られたLSMと肝線維症の程度との間に有意な正の相関関係があることを示しました。しかし、臨床目的のためには、肝線維症の程度を包括的かつ正確に定量化することが必要である。これに対処するために、本研究では、3D肝組織画像とMREインジケーターのアライメントによって得られる各肝ボクセルの3D硬さ体積を指す肝硬さ分布(LSD)の概念が提案されました。これは、肝線維症の診断と治療のためのより効果的な臨床ツールを提供します。
Introduction
肝線維症とは、通常、肝障害または疾患の結果として、肝臓に過剰な瘢痕組織が形成されることを指します1,2,3,4。慢性肝障害の結果として頻繁に発生し、慢性ウイルス性肝炎、非アルコール性脂肪性肝疾患、アルコール性肝疾患などの肝疾患と一般的に関連しています。治療せずに放置すると、肝線維症は肝硬変に進行する可能性があり、重大な罹患率と死亡率に関連する生命を脅かす可能性のある状態です。
この分野では、肝線維症の病因の根底にある細胞および分子メカニズムを解明し、患者の転帰を改善するための新しい診断および治療戦略を開発することを目的として、活発な研究が行われています。もう一つの目的は、肝線維症期の非侵襲的検出であり、これは疾患の診断、治療法の選択、予後評価に直結する重要な側面である。肝線維症の正確な診断とモニタリングの重要性にもかかわらず、肝生検などの従来の診断方法は侵襲的であり、重大なリスクを伴います。対照的に、磁気共鳴エラストグラフィ5,6(MRE)は、肝硬直を定量化することにより、肝線維症の診断とモニタリングの可能性を実証した有望な非侵襲的イメージング技術です。
近年、肝線維症の診断におけるMREの精度と信頼性、および従来の診断方法に対する潜在的な利点を評価することに焦点を当てた重要な研究が行われています。MREの肝硬直指標は、米国食品医薬品局(FDA)から臨床診断の承認を受けており、臨床現場では病理学的結果との広範な比較分析が行われています。結果は、MREによって生成された剛性マップが、肝線維症のさまざまな段階と強い正の相関を示すことを示しています7,8,9,10,11,12。しかし、肝構造画像とMREを照合し、肝硬さ分布(LSD)を定量的に解析し、患者の肝線維化の進行を正確に評価・追跡する研究は、これまであまり進んでいません。
本研究では、医用画像群解析技術13,14,15を導入し、MREが生成した3D空間の硬さマップと肝臓構造画像を正確に位置合わせし、肝臓全体の各ボクセルの肝硬さ値を算出することを可能にした。LSDの3Dデジタルモデルに基づいて、患者固有の肝線維症の病期分類の正確な分布を計算し、評価することができます。これは、初期段階の肝線維症の正確な定量的診断のための強固な基盤を築きます。
Protocol
Representative Results
Discussion
臨床現場では、初期段階の肝線維症患者の状態を正確に定量化して追跡することは困難です。 図9 に示す比較は、健康な肝臓と比較した患者の肝線維症の程度を完全に反映しています。もちろん、この数値は、治療効果の評価に使用される、患者の2つの異なる期間間の比較にもなり得ます。この正確な定量化法は、この研究の中核をなす重要なステップです。さらに、…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この出版物は、国家中医薬管理局が主催する第5回全国漢方薬臨床優秀人材研究プログラムの支援を受けました。公式ネットワークリンクは「http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.’
Materials
| MATLAB | MathWorks | 2022B | Computing and visualization |
| Mimics | Materialise | Mimics Research V20 | Model format transformation |
| Tools for 3D_LSD | Intelligent Entropy | HepaticFibrosis V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion |
Riferimenti
- Henderson, N. C., Rieder, F., Wynn, T. A. Fibrosis: from mechanisms to medicines. Nature. 587 (7835), 555-566 (2020).
- Parola, M., Pinzani, M. Liver fibrosis: Pathophysiology, pathogenetic targets and clinical issues. Molecular Aspects of Medicine. 65, 37-55 (2019).
- Ramachandran, P., et al. Resolving the fibrotic niche of human liver cirrhosis at single-cell level. Nature. 575 (7783), 512-518 (2019).
- Stefan, N., Häring, H. -. U., Cusi, K. Non-alcoholic fatty liver disease: causes, diagnosis, cardiometabolic consequences, and treatment strategies. The Lancet. Diabetes & Endocrinology. 7 (4), 313-324 (2019).
- Castera, L., Friedrich-Rust, M., Loomba, R. Noninvasive assessment of liver disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease. Gastroenterology. 156 (5), 1264.e4-1281.e4 (2019).
- Godoy-Matos, A. F., Silva Júnior, W. S., Valerio, C. M. NAFLD as a continuum: from obesity to metabolic syndrome and diabetes. Diabetology & Metabolic Syndrome. 12 (1), 1-20 (2020).
- Venkatesh, S. K., Xu, S., Tai, D., Yu, H., Wee, A. Correlation of MR elastography with morphometric quantification of liver fibrosis (Fibro-C-Index) in chronic hepatitis B. Magnetic Resonance in Medicine. 72 (4), 1123-1129 (2014).
- Yin, M., et al. Assessment of hepatic fibrosis with magnetic resonance elastography. Clinical Gastroenterology and Hepatology. 5 (10), 1207-1213 (2007).
- Venkatesh, S. K., Wang, G., Lim, S. G., Wee, A. Magnetic resonance elastography for the detection and staging of liver fibrosis in chronic hepatitis B. European Radiology. 24, 70-78 (2014).
- Ichikawa, S., et al. Magnetic resonance elastography for staging liver fibrosis in chronic hepatitis C. Magnetic Resonance in Medical Sciences. 11 (4), 291-297 (2012).
- Chen, J., et al. Early detection of nonalcoholic steatohepatitis in patients with nonalcoholic fatty liver disease by using MR elastography. Radiology. 259 (3), 749-756 (2011).
- Singh, S., et al. Diagnostic performance of magnetic resonance elastography in staging liver fibrosis: a systematic review and meta-analysis of individual participant data. Clinical Gastroenterology and Hepatology. 13 (3), 440.e6-451.e6 (2015).
- Ferro, M., et al. Radiomics in prostate cancer: an up-to-date review. Therapeutic Advances in Urology. 14, 17562872221109020 (2022).
- Nam, D., Chapiro, J., Paradis, V., Seraphin, T. P., Kather, J. N. Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction. JHEP Reports. 4 (4), 100443 (2022).
- Wu, Y. -. J., Wu, F. -. Z., Yang, S. -. C., Tang, E. -. K., Liang, C. -. H. Radiomics in early lung cancer diagnosis: from diagnosis to clinical decision support and education. Diagnostics. 12 (5), 1064 (2022).
