利用自由的开源软件, 我们开发了一种分析方法, 使用18F-FDG pettt 来量化 bat 的总和区域性棕色脂肪组织 (bat) 体积和代谢活性。
在吸热动物中, 棕色脂肪组织 (BAT) 被激活, 产生热量, 以保护体温, 以应对寒冷。BAT 消耗能量的能力使其成为改善人类肥胖和相关代谢紊乱的新疗法的潜在目标。尽管这种组织在小动物身上得到了很好的研究, 但由于测量其体积、活动和分布的困难, bat 在人类中的热生成能力在很大程度上仍然是未知的。识别和量化活性人 BAT 通常使用18F-氟脱氧基葡萄糖 (18f-fdg) 正电子发射断层扫描和计算机断层扫描 (pet只能 ct) 扫描后冷接触或药物激活。在这里, 我们描述了一个详细的图像分析方法, 以量化整体人体 BAT 从18F-FDG pet/ct 扫描使用开源软件。我们展示了绘制用户指定的感兴趣区域, 以识别代谢活性脂肪组织, 同时避免常见的非 bat 组织, 测量 BAT 体积和活性, 并进一步表征其解剖分布。尽管这种严格的方法非常耗时, 但我们相信, 它最终将为开发未来的自动 BAT 量化算法提供基础。
肥胖在全世界的发病率不断上升1促使人们对预防和改善肥胖及其相关并发症的新型疗法进行了研究。肥胖的部分原因是以甘油三酯2的形式储存在白色脂肪组织 (WAT) 中的能量过剩.棕色脂肪组织 (BAT) 与 WAT 的区别最大, 原因是其线粒体含量较高, 脂滴较小, 多室脂滴, 解剖分布明显, 交感神经神经支配力增强, 产生热量的能力增强。尽管 bat 曾经被认为只存在于小型哺乳动物和新生儿中, 但在 2009年3、4、5 中, 在成人中证实了功能性 bat 的存在。人类 BAT 的热生成能力尚不清楚, 但对小动物的广泛研究表明, 在冷暴露过程中, 非颤抖的热发生可占其代谢的 60%.因此, 目前正在探索人类最佳可得技术, 将其作为治疗和预防肥胖和相关疾病的目标 7。一些临床研究表明, bat 热发生与轻度冷暴露 8,9,10激活后葡萄糖吸收和能量消耗增加有关。然而, bat 对冷致热发生的贡献仍然是有争议的11、12、13、14,很多争论集中在如何量化人类 bat15.为了更好地了解 bat 的热发生是否可以用来对抗肥胖, 准确地测量其体积和代谢活动至关重要。
由于 BAT 在人类中独特的解剖分布, 获得最佳可得技术的精确测量具有挑战性。BAT 分布在颈部、胸部和腹部的白色脂肪库内, 这些地方是简单的活检14无法进入的。尸体解剖已被用来解剖地描述最佳可得技术 16, 但对于大多数进行大型研究的研究实验室来说是不可行的, 无法提供纵向或功能信息。由于 BAT 的密度与 WAT 相似, 并且可能发生在狭窄的筋膜层或与 WAT16交织在一起的小口袋中, 因此很难使用单一的常规成像技术来识别。这种异质性也使得 BAT 的自动定量比对同质结构 (如肝脏17) 的定量更困难。
为了克服这些挑战, 通常通过计算机断层扫描 (CT) 和正电子发射断层扫描 (PET) 的耦合来量化 BAT 的体积和活性。放射性标记葡萄糖类似物类似物18 F-frodex臭 (18f-fdg) 是研究 bat 代谢活性18的最广泛使用的示踪剂。根据 Hounsfield 单元 (HU) Ct 图像提供的密度信息, 可以将脂肪组织与其他组织和空气区分开来。PET 图像显示了 18个 F-fdg 的数量,以标准吸收值 (suv) 为单位的组织体积。通过将 PET 图像与相应的 CT 扫描结合起来, 并选择合适的 SUV 阈值, 可以将活性 BAT 与无限度示踪剂吸收的组织分离, 包括 WAT 和非活性 bat。
通过本文, 我们的目标是提供一个循序渐进的方法与教学视频, 可用于临床研究人员使用18个F-FDG pet/ct 扫描量化人类 bat。这种图像分析技术是理想的使用后, 对象已经暴露在寒冷或药理上可得的最佳可得药物治疗。具体而言, 我们向用户演示如何构建感兴趣的区域 (Roi), 同时使用具有特定插件 (petctview. org) 的免费开源图像处理软件 (Image-processing) 最大限度地减少误报。该方法的结果可用于研究个体研究对象的 BAT 体积、活性 (葡萄糖吸收) 和解剖分布。
自从确认成人体内功能的 bat 以来, 人们对了解 BAT 在人体生理中的作用产生了极大的兴趣。然而, 由于这种热原组织通常存在于狭窄的筋膜平面中, 穿插在白色脂肪中, 并围绕其他器官, 因此量化具有挑战性。2016年, 国际最佳可得技术国家主管国际小组发表了一份协商一致的文件, 其中载有报告相关参与者特征、主题准备标准和获取 PET/CT 图像21的协议的建议。该小组还指出, 在最佳可得技术量化的 PET/ct 处理中需要更加一致, 并指出, 确定最佳可得技术的方法差别很大, 在大多数情况下, 最佳可得技术量化程序的细节有限。因此, 虽然研究内的重现性报告较高22,23,24, 但使用不同定量方法的小组报告的最佳可得技术体积和活性明显不同, 即使在参与者的年龄、性别和体重指数相似25,26。这些不一致使比较发现变得困难, 并导致成人人类15的最佳可得技术数量引发争议。
PET/CT 图像处理的一个固有限制是包括符合 PET 和 CT 标准的体素, 但在与 BAT 以外的结构相对应的解剖位置。由于扫描过程中分辨率和主题运动的差异, pet 和 CT 图像的完美共配几乎是不可能的。因此, 与空气或骨骼接壤的结构和高示踪剂吸收区域往往被错误地识别为活性 BAT。为了限制假阳性体素的加入, 应只在用户构建的 Roi 中应用 PET 和 CT 标准。但目前使用用户指定的 Roi 或自动分析量化最佳可得技术的方法在用户参与和所需知识的数量上有所不同。我们已经证明, 使用单一的, 二维用户定义的日冕 ROI 应用于整个图像堆栈可能更容易包括假阳性区域19。一些小组开发了自动化方法来量化能够在没有太多用户输入的情况下快速处理大型数据集的 bat。然而, 这些方法要么没有包括所有潜在的含 bat 区域, 特别是在下半身27, 要么产生相对较高的误报28和假阴性 26。由于人类 BAT 的体积一般较低 (lt;600 毫升, 占总体重的 lt;2%), 量化方面的微小绝对误差可能导致较大的相对差异。
本研究所描述的在每个轴向 PET-CT 切片上绘制 Roi 的更严格的方法允许在狭窄的筋膜层中检测 BAT, 同时提供更多的信心, 即误报已被排除。这就产生了一个详细的量化在每个独立, 而不是二元评估的存在或缺乏的最佳可得技术29。因此, 它可能更适合于小样本尺寸的对照实验, 旨在研究 BAT 的生理和干预效果。此外, 确定针对具体区域的最佳可得技术仓库的能力可以更深入地了解最佳可得技术的功能相关性和发展起源。我们相信这些定量措施不仅对整个领域的比较很重要, 而且对于更好地估计 BAT 对成人能量代谢和温度调节的贡献也很重要。
BAT 的几个解剖特征将有助于我们方法的使用者限制假阳性体素的加入。BAT 通常存在于连续和对称筋膜层中。因此, 在绘制和细化 ROI 的同时, 检查上轴和下轴向切片是否具有所选脂肪组织的连续性和对称性, 可以帮助用户最大限度地纳入脂肪组织, 同时最大限度地减少骨骼肌、骨骼和其他组织的包含明显的非最佳可得技术结构。活性 BAT 也很少出现在皮下脂肪库中, 因此我们建议用户在构建 Roi 时避免使用这些区域。正如在协议中所指出的, BAT 分布在几个不同的解剖区域, 包括颈椎、颈椎、锁骨上、腋窝、纵隔、旁和腹库。这些仓库的分布使一个轴向切片可能包含多个仓库中的最佳可得技术以上。例如, 胸区的轴向切片可以包含来自纵隔仓库 (近端和前部)、脊柱旁部 (近端和后部、沿脊柱) 和腋窝 (侧面和近前后路) 的 BAT。对这些仓库的了解可以帮助用户在身体的各个区域创建 Roi, 因为它们发生在预先描述的位置, 这在很大程度上是连续的, 如我们的协议中所述。但是, 由于我们鼓励用户每个切片只绘制一个 ROI, 以避免 ROI 重叠, 因此需要执行生成 BAT 掩码和绘制矢状 ROIs 的其他步骤, 以便将以前确定的 BAT 体素分离到不同的区域仓库中。需要最佳可得技术分布的信息,即根据信息系统位置在相同的轴向 roi 中检测到的纵隔、旁侧和腋窝 bat 分离 (图 3)。
PET/CT 查看器软件还可用于量化 BAT 以外的组织的活动, 例如颤抖的骨骼肌, 它也起着冷诱导的热发生的作用 19, 或大脑或肝脏的各个区域。建议作为 pet任何 ct 分析21的参考组织。然而, 这些组织的密度和解剖分布与最佳可得技术不同, 并且不在我们当前协议的重点范围之内。我们引导读者阅读协商一致文件,以便更详细地了解这些议题。最后, 我们建议所有用户不断更新 ImageJ, 并访问 petctview. org 进行插件更新和软件帮助。
尽管我们认为, 这种严格的方法比自动化方法26、28和使用简化的单一 roi 来估计 bat 总量的 9、30的方法更为精确, 但它并非没有限制。目前还没有理想的方法来非侵入性量化人体内的 BAT, 18f-fdg 只代表葡萄糖摄取, 这与葡萄糖代谢不一样11。然而, 尽管其他放射性示踪剂已被使用31,32,33, 18f-fdg 是最突出的示踪剂用于研究人类的 bat。因此, 在可预见的未来, 开发标准化方法来分析18架 F-FDG pet/ct 图像将继续对人类 bat 生理学的研究产生影响。
我们提出的方法, 创建一个投资回报率上的每个 bat 包含轴向切片, 同时避免常见的问题领域, 是劳动密集型的, 并要求用户有一些基本解剖知识。也有可能是严格的 ROI 选择可能会引入错误的否定, 因为一些含 bat 的仓库可能会被避免。在融合的 petct 图像的每一个轴向切片上绘制 Roi 可以仔细区分脂肪组织和邻近的代谢活性组织和/或受溢出和部分体积效应影响的区域之间的区别。然而, 完成一次扫描分析所需的时间可以从3到8个小时不等, 通过实践和经验缩短时间框架的可能性。各种机器学习方法可能能够减少完成这项任务所需的人力和专业知识。然而, 创建一种能够准确检测最佳可得技术并对当前成像限制产生的误报具有鲁棒性的更自动化的方法, 将需要有一个具有不同身体成分和 BAT 分布的个人的大型数据集。我们希望这种方法能够用于制作详细的最佳可得技术图集, 作为更复杂的大数据方法的模板。
最后, 我们演示了一种采用冷诱导 FDG petp ct 扫描来量化人类棕色脂肪组织体积、活动和分布的分步图像分析方法。关键的步骤包括: 1) 连续和按顺序分析轴向 ROI 和 2) 评估相关的 BAT 仓库的解剖位置, 同时避免其他代谢活性组织。这种严格的量化方法可供现场研究者研究最佳可得技术生理学, 并可作为今后开发人工最佳可得技术自动定量方法的参考标准。
The authors have nothing to disclose.
我们要感谢所有的研究志愿者、护理和临床工作人员, 以及国家卫生研究院临床中心的营养师, 感谢他们参与我们在住院期间提供的冷暴露研究和护理。我们还要感谢比尔·迪克曼博士为我们的研究获取和分发 PET-CT 图像方面提供的所有协助。这项工作得到了国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所的内部研究方案的支持, 该方案提供了 Z01 DK071014 (向 k. y. c.) 和 DKS075116-02 (向 a. m. c.)。
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