Karakterisering av leverparenkym ved bruk av parametrisk T1 og T2 magnetisk resonansrelaksometri

Selv om leverbiopsi er gjeldende standard for histologisk karakterisering av leverparenkymet, har denne invasive prosedyren en betydelig risiko for - potensielt dødelig - blødning. Videre, siden leversykdom kan fokalt eller heterogent påvirke leveren, kan histologiske funn være falsk negative eller ikke være representative. Ikke-invasive bildebehandlingsmetoder (f.eks. ultralyd (US), computertomografi (CT) og magnetisk resonanstomografi (MR), derimot, gir verdifull informasjon med hensyn til global og regional vevskarakterisering, og kan være til hjelp for å veilede/målrette leverbiopsi. Dessuten har nye utviklinger de siste årene åpnet døren for en bedre og mer omfattende forståelse av leverens status. En av disse er elastografi som vurderer leverens mekaniske, viskoelastiske egenskaper, og gir dermed verdifull informasjon med hensyn til leverens stivhet (eller elastisitet), og brukes til nøyaktig stadieinndeling av leverfibrose (1,2). En annen tilnærming er vevskarakterisering ved å bruke avslappingsadferden til levervev i et magnetisk høyfeltsmiljø ('relaksometri'). Siden avslapningstider er vevsspesifikke, kan fokal eller diffus patologi endres (dvs. forkorte eller forlenge) avslapningstider. Disse endringene kan brukes til å avbilde og kvantifisere sykdommens alvorlighetsgrad. Innen hjerteavbildning har relaxometri forårsaket et paradigmeskifte, men for leveravbildning har dette fått relativt begrenset interesse så langt. Mest kjent er T2*-relaksometri som gjør det mulig å diagnostisere og følge opp pasienter med hemokromatose. Nylig har noen få artikler beskrevet bruken av T1- og T1-rho-relaksometri for å diagnostisere leverstopp hos henholdsvis Fontan-pasienter og for å skildre leverfibrose (3,4).

Som en del av en omfattende hjerte-MR-undersøkelse begynte vi å utføre rutinemessig T1- og T2-relaksometri av hjertet i 2014. Teknikken ble validert mot et standardisert, kommersielt tilgjengelig fantom i en internasjonal studie (5). I praksis inkluderer T1- og T2-kartlegging målinger i både hjertekortakse og horisontallangakse før og etter administrering av intravenøse kommersielt tilgjengelige gadoliniumchelater. Ettersom leveren er delvis omsluttet i kortakset hjerteretning, vil vi bruke disse bildene til å måle T1 og T2 avslapningstider i leveren. Siden alle data er lagret på PACS, er det vårt mål å gjenbruke disse T1- og T2-kartleggingsstudiene for å bestemme T1- og T2-relaksasjonen av leveren under normale forhold.

For det første vil vi utlede fra vår hjerte-MR-database en representativ gruppe studier merket som normale (dvs. normale hjerte-MR-funn). I den medisinske pasientjournalen vil serumbiomarkørene for leversykdom bli kontrollert (se nedenfor), samt funn ved ekkokardiografi (eksklusjon av høyre hjertesvikt, ekskludering av alvorlig trikuspidalsvikt), abdominal ultralyd / computertomografi (eksklusjon av leversykdom, dvs. hemokromatose, steatose, hepatisk kongestion og levercirrhose). Kun MR-studier vil bli inkludert dersom leversykdom utelukkes. I et neste trinn vil et representativt område av interesse bli tegnet manuelt (> 100 piksler) i et område som ikke inkluderer leverkarene. Disse analysene vil bli utført på pre- og postkontrast T1-kartet, og på T2-kartet. Målet er å bestemme normale verdier i minst 100 forsøkspersoner, slik at man kan vurdere virkningen av aldring og kjønn.

For det andre vil vi måle T1- og T2-verdier i leveren hos pasienter med ulike former for høyre hjertesvikt, og vurdere sammenhengen mellom T1- og T2-verdier i leveren og funn ved ekkokardiografi, serumbiomarkører og høyre hjertekateterisering som indikerer høyre hjertesvikt. Sistnevnte informasjon vil bli hentet fra den medisinske pasientmappe. Som ved høyre hjertesvikt, øker fyllingstrykket i kavaler og levervener, og forårsaker dermed hepatisk kongestion. Det er hypotesen at under disse omstendighetene øker T1- og T2-leververdiene. I de siste stadiene når leverfibrose initierer og utvikler seg mot hjertecirrotisk lever, antar vi økte T1-verdier. Målet er å evaluere om gjennomsnittlig T1 og/eller T2 av leverparenkymet oppnådd ved MR kan brukes som bildedannende biomarkør for høyre hjertedekompensasjon. Siden samtidig leversykdom (se ovenfor) kan hindre korrekt tolkning av funnene våre, må eksisterende leversykdom utelukkes. Til dette vil en tilsvarende tilnærming som i normalbefolkningen brukes. Målgruppen for pasienter er tredoblet. Først pasienter med pulmonal hypertensjon med/uten tegn på høyre hjertesvikt, som gjennomgikk kateterisering av høyre hjerte med invasive trykkmålinger (hvis ikke tilgjengelig, vil pulmonalarterietrykkestimater ved transthorax ekkokardiografi bli brukt), og tegn på høyre hjertesvikt ved transthorax ekkokardiografi kan brukes. For det andre, pasienter med dilatert kardiomyopati, definert som LV ejeksjonsfraksjon < 35 % med og uten samtidig høyre ventrikkel (RV) dysfunksjon (dvs. RV EF < 35 %). For det tredje, pasienter med konstriktiv perikarditt eller inflammatorisk perikarditt med konstriktiv fysiologi (dvs. økt respirasjonsrelatert ventrikkelkobling/interavhengighet). Denne gruppen vil bli sammenlignet med en gruppe pasienter med inflammatorisk perikarditt uten konstriktiv fysiologi (dvs. bevart ventrikkelkobling).

For det tredje, for å vurdere inter- og intra-observert reproduserbarhet av T1 / T2-verdier i leveren, vil målinger bli utført av to lesere som uavhengig utfører målingene. En leser vil gjenta målingene med en ukes intervall mellom analysene. Denne gruppen involverer 10 tilfeldig utvalgte studier i normalgruppen og 10 studier i pasientgruppen. Analyse inkluderer vurdering av intraklasse korrelasjonskoeffisient (ICC) og variasjonskoeffisient (CoV).

Til slutt, som et skritt mot en mer automatisert tilnærming, vil vi evaluere/utvikle teksturanalyse. Denne matematiske tilnærmingen ser på mønstre mellom piksler som ikke er synlige for det menneskelige øyet, og resulterer i bildefunksjoner som går utover det typiske gjennomsnittet (eller medianen) og avvikene. Det har vist seg å være en robust teknikk i mange applikasjoner innen medisinsk bildediagnostikk, og vil mest sannsynlig også være nyttig for leveravbildning. Den store gruppen av avledede bildefunksjoner må analyseres videre ved hjelp av maskinlæringsmetoder (med/uten andre kliniske avlesninger). Maskinlæring av funksjoner koblet til en diagnose ("mål") har potensialet til å øke tradisjonelle risikoskårer med nye avbildningsbiomarkører. Regulariseringstilnærminger basert på bl.a. støtte vektormaskiner, tilfeldige skoger eller konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) vil bli implementert.