Maksan parenkyyman karakterisointi parametrisella T1- ja T2-magneettiresonanssirelaksometrialla

Vaikka maksan biopsia on nykyinen standardi maksan parenkyymin histologisessa karakterisoinnissa, tällä invasiivisella toimenpiteellä on merkittävä - mahdollisesti tappavan - verenvuodon riski. Lisäksi, koska maksasairaus voi vaikuttaa fokaalisesti tai heterogeenisesti maksaan, histologiset löydökset voivat olla vääriä negatiivisia tai olla edustamattomia. Ei-invasiiviset kuvantamismenetelmät (esim. toisaalta ultraääni (US), tietokonetomografia (CT) ja magneettikuvaus (MRI) antavat arvokasta tietoa globaalista ja alueellisesta kudosten karakterisoinnista ja voivat olla avuksi maksan biopsian ohjaamisessa/kohdistamisessa. Lisäksi viime vuosina uudet kehityssuunnat ovat avanneet oven parempaan ja kattavampaan arvioon maksan tilasta. Yksi niistä on elastografia, joka arvioi maksan mekaanisia, viskoelastisia ominaisuuksia ja antaa siten arvokasta tietoa maksan jäykkyydestä (tai elastisuudesta), ja sitä voidaan käyttää maksafibroosin tarkkoihin vaiheisiin (1,2). Toinen lähestymistapa on kudosten karakterisointi käyttämällä maksakudoksen relaksaatiokäyttäytymistä korkean kentän magneettisessa ympäristössä ("relaksometria"). Koska rentoutumisajat ovat kudosspesifisiä, fokaalinen tai diffuusi patologia voi muuttua (esim. lyhentää tai pidentää) rentoutumisaikoja. Näitä muutoksia voidaan käyttää taudin vakavuuden kuvaamiseen ja kvantifiointiin. Sydämenkuvauksen alalla relaksometria on aiheuttanut paradigman muutoksen, mutta maksan kuvantamisen osalta tämä on herättänyt toistaiseksi suhteellisen vähän kiinnostusta. Tunnetuin on T2*-relaksometria, jonka avulla voidaan diagnosoida ja seurata hemokromatoosipotilaita. Viime aikoina muutamassa julkaisussa on kuvattu T1- ja T1-rho-relaksometrian käyttöä maksan tukkoisuuden diagnosoimiseksi Fontan-potilailla ja vastaavasti maksafibroosin kuvaamiseksi (3, 4).

Osana kattavaa sydämen MRI-tutkimusta aloitimme sydämen rutiininomaisen T1- ja T2-relaksometrian suorittamisen vuonna 2014. Tekniikka validoitiin standardoitua, kaupallisesti saatavaa haamua vastaan ​​kansainvälisessä tutkimuksessa (5). Käytännössä T1- ja T2-kartoitus sisältää mittaukset sekä sydämen lyhyellä akselilla että horisontaalisella pitkällä akselilla ennen ja jälkeen suonensisäisen kaupallisesti saatavien gadoliniumkelaattien annon. Koska sydämen lyhyen akselin suunnassa maksa on osittain peitetty, käytämme näitä kuvia maksan T1- ja T2-relaksaatioaikojen mittaamiseen. Koska kaikki tiedot on tallennettu PACS:iin, tavoitteenamme on käyttää näitä T1- ja T2-kartoitustutkimuksia uudelleen maksan T1- ja T2-relaksaatioiden määrittämiseen normaaleissa olosuhteissa.

Ensinnäkin johdamme sydämen MRI-tietokannastamme edustavan ryhmän tutkimuksia, jotka on merkitty normaaleiksi (ts. normaalit sydämen MRI-löydökset). Lääketieteellisessä potilastiedostossa tarkistetaan maksasairauden seerumin biomarkkerit (katso alla) sekä löydökset kaikukardiografiassa (oikean sydämen vajaatoiminnan poissulkeminen, vaikean kolmijalkalihaksen vajaatoiminnan poissulkeminen), vatsan ultraäänitutkimuksessa / tietokonetomografiassa (poissuljettu maksasairaus, eli hemokromatoosi, steatoosi, maksan tukkoisuus ja maksakirroosi). Vain MRI-tutkimukset otetaan mukaan, jos maksasairaus suljetaan pois. Seuraavassa vaiheessa piirretään käsin edustava mielenkiinnon kohteena oleva alue (> 100 pikseliä) alueelle, joka ei sisällä maksan verisuonia. Nämä analyysit suoritetaan ennen ja jälkeen kontrastin T1-kartalla sekä T2-kartalla. Tavoitteena on määrittää normaaliarvot vähintään 100 koehenkilölle, jolloin voidaan arvioida ikääntymisen ja sukupuolen vaikutuksia.

Toiseksi mittaamme maksan T1- ja T2-arvoja potilailla, joilla on eri muotoja oikeanpuoleisen sydämen vajaatoiminta, ja arvioimme maksan T1- ja T2-arvojen välistä suhdetta kaikukardiografiassa, seerumin biomarkkereissa ja oikean sydämen vajaatoimintaa osoittavien oikean sydämen katetroinnissa. Viimeksi mainitut tiedot haetaan lääketieteellisestä potilastiedostosta. Kuten oikean sydämen vajaatoiminnassa, täyttöpaine kohoaa kavalon ja maksan suonissa, mikä aiheuttaa maksan tukkoisuutta. On hypoteesi, että näissä olosuhteissa T1- ja T2-maksa-arvot ovat kohonneet. Myös myöhemmissä vaiheissa, kun maksafibroosi alkaa ja kehittyy kohti sydämen kirroosia, oletamme kohonneita T1-arvoja. Tavoitteena on arvioida, voidaanko magneettikuvauksessa saatua maksaparenkyymin keskiarvoa T1 ja/tai T2 käyttää oikean sydämen dekompensaation kuvantamisbiomarkkerina. Koska samanaikainen maksasairaus (katso edellä) voi haitata löydöstemme oikeaa tulkintaa, olemassa oleva maksasairaus on suljettava pois. Tätä varten käytetään samanlaista lähestymistapaa kuin normaaliväestössä. Kohdepotilaspopulaatio on kolminkertainen. Ensinnäkin potilaat, joilla on keuhkoverenpainetauti ja joilla on merkkejä oikean sydämen vajaatoiminnasta tai joilla ei ole merkkejä oikeanpuoleisesta sydämen vajaatoiminnasta, joille tehtiin oikean sydämen katetrointi invasiivisilla painemittauksilla (jos ei ole saatavilla, käytetään keuhkovaltimon painearvioita rintakehän kaikukardiografiassa) ja merkkejä oikeanpuoleisesta sydämen vajaatoiminnasta kaikukardiografiaa voidaan käyttää. Toiseksi potilaat, joilla on laajentunut kardiomyopatia, joka määritellään LV ejektiofraktioksi < 35 % ja ilman samanaikaista oikean kammion (RV) toimintahäiriötä (ts. RV EF < 35 %). Kolmanneksi potilaat, joilla on supistava perikardiitti tai tulehduksellinen perikardiitti, jolla on supistava fysiologia (ts. lisääntynyt hengitykseen liittyvä kammiokytkentä/keskinäinen riippuvuus). Tätä ryhmää verrataan potilaiden ryhmään, joilla on tulehduksellinen perikardiitti ilman supistavaa fysiologiaa (ts. säilynyt kammiokytkentä).

Kolmanneksi maksan T1/T2-arvojen välisen ja sisäisen toistettavuuden arvioimiseksi mittaukset suorittaa kaksi lukijaa, jotka suorittavat mittaukset toisistaan ​​riippumatta. Yksi lukija toistaa mittaukset yhden viikon välein analyysien välillä. Tähän ryhmään kuuluu 10 satunnaisesti valittua tutkimusta normaaliryhmässä ja 10 tutkimusta potilasryhmässä. Analyysi sisältää luokan sisäisen korrelaatiokertoimen (ICC) ja variaatiokertoimen (CoV) arvioinnin.

Lopuksi, askeleena kohti automatisoitumpaa lähestymistapaa, arvioimme/kehitämme tekstuurianalyysin. Tämä matemaattinen lähestymistapa tarkastelee kuvioita pikselien välillä, joita ihmissilmä ei näe, ja tuloksena on kuvan "ominaisuuksia", jotka ylittävät tyypillisen keskiarvon (tai mediaanin) ja poikkeamia. Se on osoittautunut vankkaksi tekniikaksi monissa sovelluksissa lääketieteellisen kuvantamisen alalla, ja todennäköisesti siitä on hyötyä myös maksan kuvantamisessa. Suuri joukko johdettuja kuvaominaisuuksia on analysoitava edelleen käyttämällä koneoppimismenetelmiä (muiden kliinisten tulosten kanssa tai ilman). Diagnoosiin ("kohde") yhdistettyjen ominaisuuksien koneoppiminen voi lisätä perinteisiä riskipisteitä uusilla kuvantamisbiomarkkereilla. Regularisointilähestymistavat perustuvat mm. Tukivektorikoneita, satunnaisia ​​metsiä tai konvoluutiohermoverkkoja (CNN) otetaan käyttöön.