신장 기능 장애 평가를 위한 새로운 자기 공명 기술 탐색

신부전증은 급성 신장 손상(AKI)과 만성 신장 질환(CKD)으로 나눌 수 있습니다. AKI의 원인은 다양하며 해부학적 위치에 따라 주로 신전, 신장, 신후의 세 가지 범주로 나뉩니다. AKI의 발생률은 약 3%~10%이고 중환자실의 발생률은 30%~60%로 더 높습니다. AKI 환자가 심각하게 아플 경우 사망률은 약 30~80%로 더 높습니다. AKI의 예후는 주로 합병증의 원인과 심각도와 관련이 있습니다. 신전 및 신후 원인에 의한 AKI의 경우, 조기에 진단하고 신속하게 치료하면 대부분의 환자는 신기능이 잘 회복됩니다. 신실질질환으로 인한 AKI 환자의 경우 원인에 따라 회복정도가 다르며, 일부 환자에서는 만성신장손상을 보이기도 합니다. AKI 기간이 3개월 이상이면 CKD라고 할 수 있습니다. 전 세계적으로 7억 명이 넘는 사람들이 신장 질환을 앓고 있으며, 만성콩팥병은 종양과 심장 질환에 이어 세 번째 사망 원인입니다. CKD는 당뇨병성 신장병, 고혈압성 신장병, 만성 사구체신염 등 다양한 신장 질환으로 인해 발생할 수 있습니다. 또한 특별한 유형의 신장 이식 부전이 있는데, 이는 환자가 신장 이식을 받은 후에 발생하는 신부전을 말합니다.

최근 몇 년 동안 사람들은 점차 다양한 대사질환과 체성분 분석 및 신부전증 사이의 관계에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 이것들은 모두 신부전증의 위험 요소입니다. 이러한 위험 요인의 조기 식별 및 관리는 신부전증 환자의 예후 및 질병 진행 지연에 매우 중요합니다. 지난 40년 동안 전 세계 비만율은 계속 증가해 왔으며, 1/3 이상의 국가에서 비만율이 두 배로 늘어났습니다. 또한, 비만은 인슐린 저항성 등 다양한 기전과 연관되어 있으며, 비만 환자 역시 다양한 대사질환을 앓을 가능성이 높습니다. 따라서 비만 역시 신부전을 일으키는 요인으로 시급히 예방과 관리가 필요한 질환이다. 인체의 여러 부분에 있는 지방 조직에는 해부학적, 세포적, 분자적 차이가 있습니다. 따라서 인체의 지방조직과 근육을 보다 정확하게 측정하고 구분하며, 신부전증과의 상관관계를 규명하는 것은 큰 의의가 있다. 다양한 대사질환은 발병률이 높고 장기간에 걸쳐 신체 전반의 조직과 기관에 영향을 미치며 신부전증의 중요한 위험인자이자 원인이다. 따라서 신부전증과의 상관관계를 탐색하고 관련 메커니즘을 탐색하는 것도 중요합니다. 의사의 임상 진단 및 후속 치료 계획의 보조 지정에 기여합니다.

그러나 발병기전에 관계없이 신장 섬유증은 CKD의 최종 병리학적 징후입니다. 주요 병리학적 특징으로는 염증성 세포 침윤, 섬유아세포 증식, 세포외 기질(ECM) 침착, 정상 신장 조직이 반흔 조직으로 대체되는 것입니다. 신장 섬유증은 신부전의 주요 결정인자이며, 그 존재와 정도는 CKD 질환의 진행 및 예후와 밀접한 관련이 있습니다. 신부전증과 신장 섬유증의 정도에 대한 조기 진단과 정확한 평가는 말기 신장질환의 진행을 지연시키는 효과적인 수단이며, 신부전증 환자의 생존율과 삶의 질을 향상시키는 데 임상적으로 큰 의미가 있습니다.

일반적으로 신장 기능을 평가하기 위해 임상적으로 사용되는 지표는 평가에 도움이 되는 요소, 크레아티닌, 요산 및 중탄산염뿐만 아니라 추정 사구체 여과율(eGFR)입니다. 그러나 이러한 지표는 약물, 식이요법 등 다양한 요인에 의해 쉽게 영향을 받고, 정확도가 높지 않으며, 단기간에 크게 변화할 수 있습니다. 더 중요한 것은 이러한 지표가 전반적인 신장 기능을 반영한다는 것입니다. 환자가 경미한 신장 손상을 갖고 있고 신장 질환의 초기 단계에 있는 경우 이러한 지표는 일반적으로 여전히 정상 범위 내에 있습니다. 심각하게 감소할 때쯤에는 환자들은 대개 회복 불가능한 신장 손상을 겪게 됩니다. 신장 동적 영상화의 Gates 방법은 현재 신장 기능을 평가하기 위해 임상에서 널리 사용되는 유일한 방법입니다. 그러나 검사 시간이 길고(30분 이상) 가격이 높으며, 환자에게 방사선량을 부과하기 때문에 일상적인 임상 적용에 한계가 있습니다. 현재 신장 생검은 신장 병리학을 평가하는 최적의 표준입니다. 및 신장 섬유증이 있으나 침습적이고 심각한 합병증의 위험이 있습니다. 샘플링된 조직은 신장의 작은 부분일 뿐이므로 샘플링 편향이 발생하기 쉽습니다. 신뢰할 수 있고 포괄적인 테스트 결과가 부족하여 새로운 항섬유화 약물 연구를 방해하고 효과적인 신약의 임상 적용이 지연되었습니다. 따라서, 생체 내 신부전 및 신장 섬유증에 대한 비침습적 동적 검출 방법의 개발은 해결해야 할 시급한 임상 문제이다.

지속적인 기술 개발과 업데이트를 통해 영상화는 신장 섬유증을 비침습적으로 평가하는 새로운 방법을 제공합니다. 연조직의 높은 분해능과 다중 매개변수 분석 능력으로 인해 자기 공명법은 거시적 단순 생체 형태적 변화에서 미시적으로 복잡한 병리생리학적 변화까지 신부전 및 신장 섬유증 진단을 발전시켰습니다. 많은 영상 기술은 섬유증이 신장의 기능 상태, 물리적 특성 및 분자 특성에 미치는 영향을 평가하여 신장 기능 장애 및 신장 섬유증을 측정합니다. 예를 들어, 확산 강조 영상(DWI)은 신장 섬유증 과정을 감지할 수 있습니다. 세포외 기질 성분의 침착, 염증 세포 및 섬유아세포의 침윤, 신세뇨관 위축으로 인한 물 분자 이동의 변화; 동맥 회전 라벨링(ASL) 영상은 미세혈관 관류의 변화를 감지할 수 있습니다. 혈중 산소 수준 의존성(혈중 산소 수준) 산소화 수준 의존(굵은) 영상은 혈관 폐색으로 인한 조직 산소 수준의 감소를 감지할 수 있습니다. 자기공명 탄성촬영술(MRE)은 섬유증으로 인한 신장 조직 경직의 증가를 감지할 수 있습니다. 자화 전달 이미징(MT)을 통해 콜라겐 등 거대분자의 함량을 검출할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 정밀 의학의 맥락에서 방사선학 및 기계 학습과 같은 인공 지능 기술은 신장 섬유증의 영상 평가에서 매우 유망한 보조 도구로 빠르게 자리잡고 있습니다. 높은 처리량으로 이미지의 특징을 추출하고 학습할 수 있으며, 인간의 눈으로 인식할 수 없는 의료 이미지의 정보를 더 많이 활용할 수 있으며, 모델 구축을 통해 질병 진단, 예후 평가, 효능 예측을 달성할 수 있습니다. 그러나 현재 연구는 대부분 초기 단계에 있으며, 신부전증 및 신장 섬유증의 평가에 관한 연구는 아직 소수이다. 나는 알고리즘의 지속적인 개선과 모델의 최적화를 통해 방사성과 기계 학습의 발전이 크게 발전할 것이라고 믿습니다. 어느 정도 신부전증과 신장 섬유증 환자를 위한 맞춤 의학 및 정밀 의학의 개발을 촉진합니다.

본 연구의 목적은 이식된 신부전증을 포함하여 신부전증 및 신장 섬유증 환자의 평가에서 새로운 영상 기술의 가치를 탐구하는 것입니다. 신부전증 및 신장 섬유증 환자의 임상, 영상, 실험실 검사 및 병리학적 데이터를 수집함으로써 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 이미지를 분석하여 이미지 매개변수, 신체 구성 및 대사 질환과 신부전 및 신장 섬유증 정도 간의 관계를 탐색합니다. 신부전 및 신장 섬유증에 대한 비침습적 진단, 유효성 평가 및 예후 예측을 달성하기 위해 환자를 대상으로 합니다. 등을 통해 신부전증 환자의 임상치료를 지도하고 생존율과 삶의 질을 향상시키고 있습니다.

연구 단계

1. 영상 데이터 수집: 위 기준을 갖춘 환자를 포함시키고, 사전 동의서에 서명하기 전에 환자와 소통하고 정보를 제공합니다. 주치의가 처방한 자기공명영상(MR) 검사의 경우 검사 전 8시간 금식, 4시간 물 섭취를 권장합니다. 검사 후에는 환자의 영상 데이터 정보를 정리하고, 영상 ID, 검사 항목 유형 등의 정보를 기록해야 한다.
2. 이미지 데이터 처리: PACS 시스템과 GE 워크스테이션을 사용하여 DICOM 형식의 이미지 데이터를 복사하고, 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 정성 및 정량 분석을 수행하고 관련 매개변수 값을 기록합니다.
3. 임상자료 수집 : 통지병원 영상의학과 방사선정보시스템(RIS)을 통해 환자명단을 조회하여 임상자료, 혈청 크레아티닌, 사구체여과율 eGFR 등의 실험실 검사자료, 병리학적 자료 등을 수집한다. 신장 섬유증의 정도. 본 연구의 제외 기준에 따라 증례 선별을 실시하고 성별, 연령, 키, 체중, 혈압, 과거 병력 등 환자의 병력과 혈액 루틴, 혈액 생화학을 포함한 실험실 검사 데이터를 자세히 기록합니다. , 크레아티닌, 요소 및 요산. , 중탄산염, 사구체 여과율 eGFR, 요단백, 요단백 대 크레아티닌 비율 등, 병리학적 데이터, 병리학적 유형, 분류 및 등급 점수, 신장 섬유증 정도 점수 등 치료 상황에는 치료 계획, 약물 치료, 치료 시간 등, 질병 추적 정보 및 기타 정보가 포함됩니다.
4. 혈청 크레아티닌, 사구체여과율 eGFR 등의 실험실 검사 자료와 신장 섬유화 정도나 점수 등의 병리학적 자료, 치료 효능 등을 통해 신부전증 및 신장 섬유증 환자를 그룹화하고 그룹을 비교합니다. 관련 영상 매개변수의 차이, 신부전 및 신장 섬유증을 평가하기 위한 다양한 영상 기술의 능력 탐구, 비침습적 진단, 유효성 평가 및 신부전 및 신장 섬유증의 예후 예측에 영상의 적용을 실현하여 임상적 지침을 제공하는 것을 목표로 합니다. 의사결정을 연습하세요.

7. 가능한 위험 및 예방 조치

가능한 위험:

본 연구에서는 환자의 영상검사 데이터와 전자의무기록 데이터에 대한 접근이 필요하며, 환자의 개인정보 및 기타 정보가 유출될 위험이 있을 수 있습니다.

지침:

본 연구에 사용된 영상데이터, 전자의무기록 데이터는 모두 병원에서 보관하고 있는 데이터입니다. 환자 본인을 제외한 의료진만 볼 수 있습니다. 이는 질병의 진단 및 치료를 안내하는 데 사용되며 어떠한 상업적 활동에도 사용되지 않습니다. 본 연구소가 기록하고 사용하는 데이터(영상영상 포함)에는 환자를 식별할 수 있는 어떠한 식별자도 포함되어 있지 않습니다. 따라서, 환자의 개인정보를 효과적으로 보호할 수 있습니다.

8. 데이터 수집 및 통계 분석 데이터는 주로 이미지 처리 소프트웨어로 분석된 이미지 매개변수입니다. 임상 정보, 검사실 데이터, 예후 데이터 수집이 완료된 후 그룹화 상황에 따라 분류하고 SPSS 등의 통계 소프트웨어를 사용하여 분석합니다.