Charakterizace jaterního parenchymu pomocí parametrické T1 a T2 magnetické rezonanční relaxometrie

Ačkoli je jaterní biopsie současným standardem pro histologickou charakterizaci jaterního parenchymu, tento invazivní postup má významné riziko – potenciálně smrtelného – krvácení. Navíc, jelikož jaterní onemocnění může postihovat játra fokálně nebo heterogenně, histologické nálezy mohou být falešně negativní nebo nemusí být reprezentativní. Neinvazivní zobrazovací metody (např. ultrazvuk (US), počítačová tomografie (CT) a zobrazování magnetickou rezonancí (MRI) na druhé straně poskytují cenné informace s ohledem na globální a regionální charakterizaci tkání a mohou pomoci při navádění/zaměřování jaterní biopsie. Navíc v posledních letech nový vývoj otevřel dveře k lepšímu a komplexnějšímu hodnocení stavu jater. Jednou z nich je elastografie hodnotící mechanické, viskoelastické vlastnosti jater, poskytující tak cenné informace o tuhosti (resp. elasticitě) jater a sloužící k přesnému stanovení stadia jaterní fibrózy (1,2). Dalším přístupem je charakterizace tkáně pomocí relaxačního chování jaterní tkáně v magnetickém prostředí s vysokým polem („relaxometrie“). Protože relaxační doby jsou tkáňově specifické, může se změnit fokální nebo difúzní patologie (tj. zkrátit nebo prodloužit) relaxační doby. Tyto změny lze použít k zobrazení a kvantifikaci závažnosti onemocnění. V oblasti zobrazování srdce relaxometrie způsobila změnu paradigmatu, ale pro zobrazování jater se o ni zatím zajímal relativně omezený zájem. Nejznámější je T2* relaxometrie umožňující diagnostikovat a sledovat pacienty s hemochromatózou. Nedávno bylo v několika pracích popsáno použití T1 a T1-rho relaxometrie k diagnostice jaterní kongesce u pacientů s Fontanem a k zobrazení jaterní fibrózy (3,4).

V rámci komplexního MRI vyšetření srdce jsme v roce 2014 začali rutinně provádět T1 a T2 relaxometrii srdce. Technika byla validována proti standardizovanému, komerčně dostupnému fantomu v mezinárodní studii (5). Prakticky mapování T1 a T2 zahrnuje měření v krátké i horizontální dlouhé ose srdce před a po intravenózním podání komerčně dostupných chelátů gadolinia. Protože ve směru krátké osy srdce jsou játra částečně zakryta, použijeme tyto snímky k měření relaxačních časů T1 a T2 jater. Protože jsou všechna data uložena na PACS, je naším cílem znovu použít tyto mapovací studie T1 a T2 ke stanovení relaxace T1 a T2 jater za normálních podmínek.

Nejprve odvodíme z naší databáze MRI srdce reprezentativní skupinu studií označených jako normální (tj. normální nález na MRI srdce). V lékařské kartotéce pacienta budou zkontrolovány sérové ​​biomarkery pro jaterní onemocnění (viz níže), dále nálezy při echokardiografii (vyloučení pravostranného srdečního selhání, vyloučení těžké trikuspidální insuficience), ultrazvuku břicha / počítačové tomografii (vyloučení jaterního onemocnění, tj. hemochromatóza, steatóza, kongesce jater a cirhóza jater). Pokud je vyloučeno onemocnění jater, budou zahrnuty pouze studie MRI. V dalším kroku bude ručně nakreslena reprezentativní oblast zájmu (> 100 pixelů) v oblasti nezahrnující jaterní cévy. Tyto analýzy budou provedeny na předkontrastní a postkontrastní mapě T1 a na mapě T2. Cílem je stanovit normální hodnoty u nejméně 100 subjektů, což umožní posoudit vliv stárnutí a pohlaví.

Zadruhé budeme měřit hodnoty jaterních T1 a T2 u pacientů s různými formami pravostranného srdečního selhání a posuzovat vztah mezi jaterními hodnotami T1 a T2 a nálezy při echokardiografii, sérových biomarkerech a pravostranné srdeční katetrizaci svědčící pro pravostranné srdeční selhání. Posledně uvedené informace budou získány z lékařské dokumentace pacienta. Stejně jako u pravostranného srdečního selhání se plnící tlak zvyšuje v kaválních a jaterních žilách, čímž dochází k překrvení jater. Předpokládá se, že za těchto okolností jsou jaterní hodnoty T1 a T2 zvýšené. Také v pozdějších stádiích, kdy jaterní fibróza začíná a vyvíjí se směrem k srdeční cirhotické játre, předpokládáme zvýšené hodnoty T1. Cílem je zhodnotit, zda střední T1 a/nebo T2 jaterního parenchymu získané na MRI lze použít jako zobrazovací biomarker dekompenzace pravého srdce. Protože souběžné onemocnění jater (viz výše) může bránit správné interpretaci našich zjištění, je třeba vyloučit již existující onemocnění jater. K tomu bude použit podobný přístup jako u běžné populace. Cílová populace pacientů je trojnásobná. Za prvé, pacienti s plicní hypertenzí s/bez prokázaného pravostranného srdečního selhání, kteří podstoupili pravostrannou srdeční katetrizaci s invazivním měřením tlaku (pokud nejsou k dispozici, použijí se odhady tlaku v plicnici při transtorakální echokardiografii) a známky pravostranného srdečního selhání při transtorakálním lze použít echokardiografii. Za druhé, pacienti s dilatační kardiomyopatií, definovanou jako ejekční frakce LK < 35 % se současnou dysfunkcí pravé komory (RV) a bez ní (tj. RV EF < 35 %). Za třetí, pacienti s konstrikční perikarditidou nebo zánětlivou perikarditidou s konstrikční fyziologií (tj. zvýšená komorová vazba/vzájemná závislost související s dýcháním). Tato skupina bude porovnána se skupinou pacientů se zánětlivou perikarditidou bez konstrikční fyziologie (tj. se zachovanou komorovou spojkou).

Za třetí, pro posouzení inter- a intra-pozorované reprodukovatelnosti jaterních hodnot T1/T2 budou měření prováděna dvěma čtečkami nezávisle provádějícími měření. Jeden čtenář zopakuje měření s týdenním intervalem mezi analýzami. Tato skupina zahrnuje 10 náhodně vybraných studií v normální skupině a 10 studií ve skupině pacientů. Analýza zahrnuje posouzení korelačního koeficientu uvnitř třídy (ICC) a koeficientu variace (CoV).

Nakonec, jako krok k více automatizovanému přístupu, vyhodnotíme/vyvineme analýzu textur. Tento matematický přístup se dívá na vzory mezi pixely, které nejsou viditelné lidským okem, a výsledkem jsou „vlastnosti“ obrazu, které přesahují typický průměr (nebo medián) a odchylky. Ukázalo se, že je to robustní technika v mnoha aplikacích v oblasti lékařského zobrazování a s největší pravděpodobností bude užitečná také pro zobrazování jater. Velká skupina odvozených obrazových vlastností musí být dále analyzována pomocí přístupů strojového učení (s/bez dalších klinických údajů). Strojové učení funkcí spojených s diagnózou („cíl“) má potenciál rozšířit tradiční skóre rizik pomocí nových zobrazovacích biomarkerů. Regularizační přístupy založené kupř. budou implementovány podpůrné vektorové stroje, náhodné lesy nebo konvoluční neuronové sítě (CNN).