מודל דיגיטלי תלת מימדי לאבחון מוקדם של פיברוזיס בכבד המבוסס על אלסטוגרפיה בתהודה מגנטית
Summary
מטרת מחקר זה הייתה לפתח מודל דיגיטלי תלת ממדי חדשני לאבחון מוקדם של פיברוזיס בכבד, הכולל את הנוקשות של כל ווקסל בכבד של המטופל ובכך יכול לשמש לחישוב יחס הפיזור של הכבד של המטופל בשלבי פיברוזיס שונים.
Abstract
פיברוזיס בכבד הוא שלב מוקדם של שחמת הכבד, ואין שיטות לא פולשניות ונוחות יותר לאיתור והערכה של המחלה. למרות ההתקדמות הטובה שהושגה עם מפת קשיחות הכבד (LSM) המבוססת על אלסטוגרפיה של תהודה מגנטית (MRE), עדיין יש כמה מגבלות שיש להתגבר עליהן, כולל קביעת מיקוד ידנית, בחירה ידנית של אזורי עניין (ROIs), ונתוני LSM לא רציפים ללא מידע מבני, מה שלא מאפשר להעריך את הכבד בכללותו. במחקר זה, אנו מציעים מודל דיגיטלי תלת ממדי (3D) חדשני לאבחון מוקדם של פיברוזיס בכבד המבוסס על MRE.
MRE היא טכניקת הדמיה לא פולשנית המשתמשת בדימות תהודה מגנטית (MRI) כדי למדוד את נוקשות הכבד באתר הסריקה באמצעות אינטראקציה בין אדם למחשב. מחקרים הצביעו על קשר חיובי מובהק בין LSM המתקבל באמצעות MRE לבין מידת הפיברוזיס בכבד. עם זאת, למטרות קליניות, יש צורך בכימות מקיף ומדויק של מידת הפיברוזיס בכבד. כדי להתמודד עם זה, הרעיון של התפלגות נוקשות הכבד (LSD) הוצע במחקר זה, אשר מתייחס נפח נוקשות 3D של כל ווקסל כבד המתקבל על ידי יישור של תמונות רקמת כבד 3D אינדיקטורים MRE. זה מספק כלי קליני יעיל יותר לאבחון וטיפול בפיברוזיס בכבד.
Introduction
פיברוזיס בכבד מתייחס להיווצרות של רקמת צלקת עודפת בכבד, בדרך כלל כתוצאה מנזק לכבד או מחלה 1,2,3,4. לעתים קרובות היא מתעוררת כתוצאה מפגיעה כרונית בכבד והיא קשורה בדרך כלל למחלות כבד, כגון דלקת כבד נגיפית כרונית, מחלת כבד שומני שאינה אלכוהולית ומחלת כבד אלכוהולית. אם לא מטופלים, פיברוזיס בכבד יכול להתקדם לשחמת הכבד, מצב מסכן חיים פוטנציאלי הקשור לתחלואה ותמותה משמעותיות.
מחקר פעיל בתחום זה נועד להבהיר את המנגנונים התאיים והמולקולריים העומדים בבסיס הפתוגנזה של פיברוזיס בכבד, כמו גם לפתח אסטרטגיות אבחון וטיפול חדשניות לשיפור תוצאות המטופלים. מטרה נוספת היא גילוי לא פולשני של שלב הפיברוזיס בכבד, שהוא היבט קריטי שנמצא בקורלציה ישירה עם אבחון המחלה, בחירת הטיפול והערכת הפרוגנוזה. למרות החשיבות של אבחון מדויק וניטור של פיברוזיס בכבד, שיטות אבחון מסורתיות, כגון ביופסיה של הכבד, הן פולשניות וקשורות לסיכונים משמעותיים. לעומת זאת, אלסטוגרפיהבתהודה מגנטית 5,6 (MRE) היא טכניקת הדמיה לא פולשנית מבטיחה שהוכיחה פוטנציאל באבחון וניטור של פיברוזיס בכבד על ידי כימות נוקשות הכבד.
בשנים האחרונות נערך מחקר משמעותי שהתמקד בהערכת הדיוק והאמינות של MRE באבחון פיברוזיס בכבד, כמו גם יתרונותיו הפוטנציאליים על פני שיטות אבחון מסורתיות. מדד קשיחות הכבד של MRE קיבל אישור על ידי מנהל המזון והתרופות האמריקני (FDA) לאבחון קליני, וניתוח השוואתי נרחב עם תוצאות פתולוגיות נערך בפרקטיקה הקלינית. התוצאות הראו כי מפות הנוקשות שנוצרו על ידי MRE מציגות מתאם חיובי חזק עם שלבים שונים של פיברוזיסבכבד 7,8,9,10,11,12. עם זאת, עד כה, העבודה של הערכה מדויקת ומעקב אחר התקדמות פיברוזיס בכבד בחולים באמצעות ניתוח כמותי של התפלגות נוקשות הכבד (LSD) על ידי התאמת תמונות מבנה הכבד עם MRE לא התקדמה הרבה.
במחקר זה, טכניקת ניתוח קבוצת הדמיה רפואית13,14,15 מוצגת כדי להשיג יישור מדויק של תמונות מבנה הכבד עם מפת הנוקשות שנוצרה על ידי MRE במרחב תלת ממדי, המאפשר חישוב של ערכי נוקשות הכבד עבור כל ווקסל של הכבד כולו. בהתבסס על המודל התלת-ממדי הדיגיטלי של LSD, ניתן לחשב ולהעריך את ההתפלגות המדויקת של היערכות פיברוזיס בכבד ספציפית למטופל. זה מניח בסיס מוצק לאבחון כמותי מדויק של פיברוזיס כבד בשלב מוקדם.
Protocol
Representative Results
Discussion
בפרקטיקה הקלינית, זה מאתגר לכמת ולעקוב במדויק אחר מצבם של חולי פיברוזיס בכבד בשלב מוקדם. ההשוואה המוצגת באיור 9 משקפת במלואה את מידת הפיברוזיס בכבד אצל המטופל בהשוואה לכבד בריא; כמובן, נתון זה יכול להיות גם השוואה בין שתי תקופות שונות עבור המטופל, המשמש להערכת יעילות הטיפול…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
פרסום זה נתמך על ידי התוכנית הלאומית החמישית למחקר כישרונות קליניים מצוינים ברפואה סינית מסורתית שאורגנה על ידי המנהל הלאומי לרפואה סינית מסורתית. הקישור הרשמי לרשת הוא ‘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 |
References
- 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).
