간 지방 함량을 결정하기 위한 라만 분광기의 임상 검증

현재 사망한 기증자 간 회수 전에 간 지방증을 평가하기 위해 보고된 세 가지 주요 방법이 있습니다: 비침습적 영상 기술, 숙련된 병리학자에 의한 간 생검 샘플 평가 및 이식 외과의에 의한 평가.

현재 사용 중인 이미징 기술에는 초음파(USG), 컴퓨터 단층 촬영(CT) 및 자기 공명 영상(MRI)이 포함됩니다. 허용 가능한 수준의 민감도를 가지고 있지만 USG는 재현 가능한 정량 정보를 제공하지 않습니다. 대부분의 센터에서 사용할 수 있지만 운영자에 따라 다릅니다. 마찬가지로, 지방증의 정확한 정량화를 위한 비강화 CT 스캔의 진단 성능은 신뢰할 수 없습니다. MRI는 간 지방증 진단에 매우 민감하고 특이적이며 3.0-T MRI를 사용한 지방 정량화는 살아있는 간 기증자 후보에서 지방증을 감지하고 정량화하기에 충분한 감도를 제공할 수 있다고 보고되었습니다. 그러나 이 복잡한 기술은 일상적인 장기 조달에서의 사용을 제한합니다.

전문 병리학자에 의한 간 생검 샘플의 현미경 평가는 지방증 평가의 황금 표준입니다. 지방증의 존재와 유형은 현미경 평가로 확인할 수 있습니다. 지방증의 등급은 국제 기준에 따라 결정될 수 있습니다.

최적 표준임에도 불구하고 생검은 미국에서 이식된 간의 23%에 대해서만 기록됩니다. 조달 시점에 병리학자가 항상 있는 것은 아니기 때문에 많은 센터는 주로 조달 외과의(즉, 이식 외과 의사). 이 평가 동안 공여자 간은 황변 정도(정상, 경증, 중등, 중증) 및 경도(부드러움, 정상; 경증, 중등도, 중증)와 같은 실질 질감 기준에 따라 평가됩니다. 그러나 이식 외과 의사가 간 지방증을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 조사한 연구에서는 이러한 평가가 숙련된 손에서도 상당히 오해의 소지가 있을 수 있다고 결론지었습니다.

이 세 가지 방법 모두 한계가 있기 때문에 이식 전에 간 지방 함량을 더 잘 평가할 수 있는 편리하고 간단한 기술이 필요합니다. 라만 분광법은 분자 진동에 민감한 비탄성 광산란 기술로, 분자 진동의 대칭 및 주파수는 원자 유형 및 공간 배열에 고유합니다. 이러한 특성에 대한 감도는 조명 영역에서 분자의 스펙트럼 지문을 제공하는 능력의 기초입니다. 단백질, 탄수화물, 지방 및 생물학적 조직의 DNA/RNA를 형성하는 아미노산, 뉴클레오티드 염기, 지방산, 당류, 1차 대사산물 및 기타 성분을 검출하는 데 사용되었습니다. 시료 준비가 필요하지 않기 때문에 생체 분석에 매력적인 기술입니다.

라만 분광법은 현재 임상 환경에서 사용하기 위해 조사 중이며 주로 진단 목적으로 수행됩니다. 현재 피부암 진단을 위해 캐나다에서 사용이 승인되었습니다.

다양한 라만 분광 시스템이 있습니다. 우리는 최근에 다른 것보다 작고 휴대 가능하고 견고한 고처리량 라만 분광 시스템을 설계했습니다. 작업자에게 필요한 경험이 거의 없이 조직의 현장 스캔을 수행할 수 있습니다. 이 시스템은 '근적외선(NIR) 여기 파장을 사용하여 조직 손상 가능성을 줄이면서 레이저의 침투 깊이를 개선합니다. 그것은 라만 스펙트럼의 형태로 정보를 제공하며, 그 분석은 주성분(PC) 점수를 제공합니다.

특별히 설계된 이 시스템은 생쥐와 쥐의 간에서 지방증을 정확하게 정량화할 수 있습니다. PC 점수는 조직병리학적 검사 결과와 유의한 상관관계를 보였다. 인간 간 조직의 지방증은 생쥐와 쥐의 왼쪽 간엽과 유사한 변화를 나타내므로 이 기술을 이식 분야에 적용할 수 있다고 결론지었습니다. 이 기술의 임상 검증 및 후속 채택은 성공적인 결과의 가능성을 평가하고 부주의한 장기 폐기율을 줄이기 위해 간 지방증의 중증도에 대한 실시간 정보를 얻을 수 있는 귀중한 도구를 이식 전문가에게 제공할 수 있습니다.

목적 이 연구의 목적은 간 지방 함량을 평가하는 임상 환경에서 라만 분광법(당사에서 특별히 고안한 고처리량 광섬유 라만 시스템을 통해)을 검증하는 것입니다. 생체 내 라만 스펙트럼(PC 점수)은 수술 전 이미징 방법(MRI-지방 정량화) 및 현재 표준인 간 생검(즉, 간 검체의 조직병리학적 평가).

특정 연구 질문

1. 휴대용 광섬유 시스템을 활용한 라만 분광법으로 임상 현장에서 간의 지방 함량을 신속하게 평가할 수 있습니까? 2. 라만 스펙트럼(주성분 점수)이 간 생검 표본의 MRI 지방 정량화 및 조직병리학적 평가 소견과 잘 연관되어 있습니까? 연구 설계: 이 연구는 단일 센터의 전향적 검증 연구로 간주됩니다.

방법 부분 간 절제술은 간 일부를 외과적으로 제거하는 것입니다. 대부분의 부분 간 절제술은 간 종양의 치료를 위해 수행됩니다. 우리 기관에서 개방 부분 간 절제 수술을 받을 환자는 치료 팀과 함께 검토하고 이 연구에 적합하다고 판단되는 경우 동의를 위해 접근할 것입니다.

Nova Scotia Health Authority Research Ethics Board에서 승인한 정보에 입각한 동의서 양식이 동의 토론(이 프로젝트에 참여하는 연구자인 임상 펠로우 또는 연구 동료에 의해 운영됨)에 활용되고 환자에게 읽을 시간이 제공됩니다. 참여 결정을 요청하기 전에 전체 문서를 작성하십시오. 연구에 동의한 환자는 연구 그룹에 배정됩니다. 할당 프로세스는 25명의 환자가 포함될 때까지 계속됩니다.

연구 참가자는 지방 정량화를 위해 수술 전 MRI를 받게 됩니다. 그들은 MRI 전에 최소 8시간 동안 금식하도록 요청받을 것입니다. 지방 정량화 기술(양성자 밀도 지방 분율 기술)은 3.0-T MR 장치(GE 750; GE Healthcare)에서 간 지방 분율 평가를 위해 캐나다 보건부가 승인한 IDEAL 펄스 시퀀스를 사용하여 수행됩니다. MR 영상 해석 경험이 있는 펠로우십 교육을 받은 복부 방사선 전문의가 자동으로 생성되는 FF 맵에서 간 지방 분율(FF)을 측정합니다. 자동으로 계산된 간 FF는 0-100의 전체 범위에서 백분율로 표시됩니다.

간 절제술 과정에서 실제 병변이 아닌 제거할 표본 영역이 라만 분광기 광섬유 프로브에 의해 조명됩니다. 실시간(몇 초 이내)으로 제공되고 기록된 라만 스펙트럼은 이후에 분석됩니다(주성분 분석). 이 분석은 PC 점수를 제공합니다.

라만 분광법을 적용한 후 수술 절차는 계획대로 계속됩니다. 조직화학적 염색, H&E(헤마톡실린-에오신) 및 트리크롬은 해부학 병리 실험실에서 간 표본 해석에 일상적으로 사용됩니다. 특수 염색으로 Oil Red O를 사용하여 지방의 존재와 정도를 입증해야 합니다(예: 지방 정량화) 간 조직에서. 냉동 절편에서만 수행할 수 있기 때문에 지방 방울을 진단하고 정량화하기 위한 Oil Red O 염색을 허용하기 위해 제거된 간 표본 절편에서 냉동 절편을 얻을 수 있습니다. MRI 소견에 눈이 먼 병리학자가 이 부분을 평가하고 국제 표준에 따라 지방증의 등급을 결정합니다.

M0: 거대수포성 지방증 없음 M1: 경미한 국소 거대수포성 지방증(<30% 간세포 관련) M2: 중등도, 구역성 거대수포성 지방증(>30 및 <60% 간세포 관련) M3: 중증, 범소엽성 거대수포성 지방증(>60% 간세포 관련) 각 연구 참가자에 대한 간 FF 백분율, PC 점수 및 지방증 등급 사이의 상관관계 분석을 수행할 것입니다. 연구 참가자는 치료 표준에서 벗어나지 않고 표준 간 절제 후 후속 프로토콜에 따라 수술 후 추적됩니다.

STATISTICAL ANALYSIS 통계분석에서 정량적 데이터는 평균과 표준편차로, 정성적 데이터는 숫자로 표현한다. 거대소포성 지방증 등급과 간 FF 백분율 및 PC 점수 사이에 선형 회귀를 수행할 것입니다. 거대수포성 지방증의 등급을 예측하는 능력을 식별하기 위해 PC 점수 및 간 FF 백분율에 대해 수신자 작동 특성(ROC) 곡선이 생성됩니다. 모든 통계 분석은 상용 통계 소프트웨어(XLSTAT 2014)로 수행됩니다.

개인 건강 정보는 이 프로젝트를 수행하는 데 사용되지 않습니다. 코드 번호는 각 참가자에게 할당됩니다. 조사자만 액세스할 수 있는 데이터베이스는 이식 사무실(Queen Elizabeth II Health Sciences Centre, Victoria General Site, 4층, Dickson Building, Room 4074)의 보안 컴퓨터(비밀번호 입력 필요)에 저장됩니다. 이 데이터베이스에는 참가자의 코드 번호와 간 FF 백분율, PC 점수 및 지방증 등급과 같은 데이터 요소가 포함됩니다.