Un modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sull'elastografia a risonanza magnetica
Summary
L’obiettivo di questo studio è stato quello di sviluppare un nuovo modello digitale tridimensionale per la diagnosi precoce della fibrosi epatica, che includa la rigidità di ciascun voxel nel fegato del paziente e possa quindi essere utilizzato per calcolare il rapporto di distribuzione del fegato del paziente in diversi stadi di fibrosi.
Abstract
La fibrosi epatica è uno stadio precoce della cirrosi epatica e non esistono metodi migliori non invasivi e convenienti per il rilevamento e la valutazione della malattia. Nonostante i buoni progressi compiuti con la mappa della rigidità epatica (LSM) basata sull’elastografia a risonanza magnetica (MRE), ci sono ancora alcune limitazioni che devono essere superate, tra cui la determinazione manuale della messa a fuoco, la selezione manuale delle regioni di interesse (ROI) e i dati LSM discontinui senza informazioni strutturali, il che rende impossibile valutare il fegato nel suo complesso. In questo studio, proponiamo un nuovo modello digitale tridimensionale (3D) per la diagnosi precoce della fibrosi epatica basato sulla risonanza magnetica.
La MRE è una tecnica di imaging non invasiva che impiega la risonanza magnetica (MRI) per misurare la rigidità del fegato nel sito di scansione attraverso l’interazione uomo-computer. Gli studi hanno indicato una significativa correlazione positiva tra la LSM ottenuta attraverso la MRE e il grado di fibrosi epatica. Tuttavia, ai fini clinici, è necessaria una quantificazione completa e precisa del grado di fibrosi epatica. Per affrontare questo problema, in questo studio è stato proposto il concetto di distribuzione della rigidità epatica (LSD), che si riferisce al volume di rigidità 3D di ciascun voxel epatico ottenuto dall’allineamento di immagini 3D del tessuto epatico e indicatori MRE. Ciò fornisce uno strumento clinico più efficace per la diagnosi e il trattamento della fibrosi epatica.
Introduction
La fibrosi epatica si riferisce alla formazione di tessuto cicatriziale eccessivo nel fegato, di solito a causa di danni o malattie epatiche 1,2,3,4. Si verifica frequentemente come conseguenza di un danno epatico cronico ed è comunemente associato a malattie del fegato, come l’epatite virale cronica, la steatosi epatica non alcolica e la malattia epatica alcolica. Se non trattata, la fibrosi epatica può progredire verso la cirrosi, una condizione potenzialmente pericolosa per la vita associata a morbilità e mortalità significative.
La ricerca attiva in questo settore mira a chiarire i meccanismi cellulari e molecolari alla base della patogenesi della fibrosi epatica, nonché a sviluppare nuove strategie diagnostiche e terapeutiche per migliorare gli esiti dei pazienti. Un altro obiettivo è il rilevamento non invasivo dello stadio di fibrosi epatica, che è un aspetto critico direttamente correlato alla diagnosi della malattia, alla selezione del trattamento e alla valutazione della prognosi. Nonostante l’importanza di una diagnosi accurata e del monitoraggio della fibrosi epatica, i metodi diagnostici tradizionali, come la biopsia epatica, sono invasivi e associati a rischi significativi. Al contrario, l’elastografia a risonanza magnetica 5,6 (MRE) è una promettente tecnica di imaging non invasiva che ha dimostrato un potenziale nella diagnosi e nel monitoraggio della fibrosi epatica quantificando la rigidità epatica.
Negli ultimi anni, ci sono state ricerche significative incentrate sulla valutazione dell’accuratezza e dell’affidabilità della MRE nella diagnosi della fibrosi epatica, nonché dei suoi potenziali vantaggi rispetto ai metodi diagnostici tradizionali. La metrica di rigidità epatica della MRE ha ottenuto l’approvazione da parte della Food and Drug Administration (FDA) degli Stati Uniti per la diagnosi clinica e nella pratica clinica è stata condotta un’ampia analisi comparativa con risultati patologici. I risultati hanno dimostrato che le mappe di rigidità generate da MRE mostrano una forte correlazione positiva con i vari stadi della fibrosi epatica 7,8,9,10,11,12. Tuttavia, finora, il lavoro di valutazione e monitoraggio accurato della progressione della fibrosi epatica nei pazienti attraverso l’analisi quantitativa della distribuzione della rigidità epatica (LSD) abbinando le immagini della struttura epatica con la MRE non ha fatto molti progressi.
In questo studio, viene introdotta la tecnica di analisi del gruppo di imaging medico13,14,15 per ottenere un allineamento accurato delle immagini della struttura epatica con la mappa di rigidità generata da MRE nello spazio 3D, consentendo il calcolo dei valori di rigidità epatica per ciascun voxel dell’intero fegato. Sulla base del modello digitale 3D dell’LSD, è possibile calcolare e valutare l’esatta distribuzione della stadiazione della fibrosi epatica specifica per il paziente. Ciò pone una solida base per la diagnosi quantitativa precisa della fibrosi epatica in fase iniziale.
Protocol
Representative Results
Discussion
Nella pratica clinica, è difficile quantificare e monitorare con precisione le condizioni dei pazienti affetti da fibrosi epatica in fase iniziale. Il confronto mostrato in Figura 9 riflette pienamente il grado di fibrosi epatica nel paziente rispetto ad un fegato sano; Naturalmente, questo dato può anche essere un confronto tra due periodi diversi per il paziente, utilizzato per la valutazione dell’efficacia del trattamento. Questo preciso metodo di quantificazione è il passaggio critico…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Questa pubblicazione è stata supportata dal quinto programma nazionale di ricerca sui talenti eccellenti della medicina tradizionale cinese organizzato dall’Amministrazione Nazionale della Medicina Tradizionale Cinese. Il collegamento ufficiale alla rete è ‘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 |
Referências
- 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).
