Summary
本研究では、マウス心臓の左心室機能パラメータを定量化するための包括的な心血管磁気共鳴画像法(CMR)プロトコルについて説明する。プロトコルは、CMR画像の取得、後処理、および分析、ならびに異なる心臓機能パラメータの評価を記述します。
Abstract
マウスモデルは、健康な心機能に関与する遺伝的および生理学的要因、摂動が病理に生じる方法、および心筋疾患がどのように治療されるかについての理解に大きく貢献してきた。心臓血管磁気共鳴画像法(CMR)は、心臓解剖学と機能の包括的な インビボ 評価に不可欠なツールとなっています。このプロトコルは、7-Tesla CMRを用いたマウスの心臓左心室機能、心筋緊張、血行力の詳細な測定を示す。まず、動物の調製とスキャナーでの位置決めが実証される。さまざまな短軸ビューと長軸ビューでイメージングスライスを計画するために、調査スキャンが実行されます。一連の将来の心電図誘発短軸(SA)映画(またはCINE画像)は、エンドシストリックおよびエンド拡張期をキャプチャし、頂点から基部に心臓を覆って取得されます。その後、単一スライス、遡及的にゲートされたCINE画像を中室SAビューで取得し、2、3、および4室のビューで、カスタムメイドのオープンソースソフトウェアを使用して高テンポラル解像度CINE画像に再構築します。CINE画像は、その後、専用のCMR画像解析ソフトウェアを使用して分析されます。
SA末端収縮期および末方核画像の心内膜および心外膜の境界を剥離することにより、エンドシストリックおよびエンド・拡張期の体積、放出分率、および心拍出量の計算が可能になります。中間心室SA CINE画像は、詳細なボリューム時間曲線を抽出するために、すべての心臓時間フレームに対して線分化されます。その時間誘導体は、早期充填と心房収縮波の比率として拡張期関数の計算を可能にする。最後に、2、3、および4室のビューの左心室心内膜壁は特徴追跡を使用して描き出され、そこから縦方向心筋歪みパラメータと左心室血力力が計算されます。結論として、このプロトコルは、心疾患の様々なマウスモデルにおける心機能の時間変化を研究するために使用することができるマウス心臓パラメータの詳細 なin vivo 定量化を提供する。
Introduction
小動物の心血管磁気共鳴(CMR)は、心筋機能の正確な生体内測定を提供し、CMRは心血管疾患の前臨床研究に最適なツールとなります。CMR画像における血液と心筋の高い空間分解能と高コントラストにより、心内および心筋輪郭を描き、心筋質量および心室容積を1,2に計算することができる。最大600拍/分の高い心拍数にもかかわらず、心電図(ECG)と呼吸トリガを使用すると、呼吸運動アーティファクトのない異なる心臓段階(CINE画像とも呼ばれる)の高品質な測定が可能です。このようにして、複数のスライスを使用して、頂点から基底まで心臓を覆い、駆出率(EF)、エンドシストリック体積(ESV)、エンド拡張期容積(EDV)、心拍出量(CO)3などの収縮期関数パラメータを抽出することができる。基本的な収縮期機能評価とは別に、拡張期機能障害4、心筋緊張5、及び血行力(HDF)6を評価するために、最近、追加のCMR技術が開発されている。
心電図の格子はR-ピークの検出後にMR信号獲得を開始し、R-R間隔の間に定義された数の心相を記録することによって心周期への同期を可能にする。しかし、このように取得できる心相(フレームレート)の数は、許容可能な信号対雑音比(SNR)および空間分解能4を維持しながら、システムが到達できる最も低い繰り返し時間(TR)に依存する。さらに、高磁場勾配の使用は、一時的にECG信号を歪めることができるので、取得は、通常、期末拡張期の前に停止されます。両方の要因は、他の心室機能パラメータの計算は左心室(LV)体積時間曲線のより良い定義を必要とするので、収縮期機能評価にそのようなスキャンの使用を制限する。
高フレームレートCINE画像は、走査中にMR信号を連続的に取得し、無線周波(RF)励起後の組み込みナビゲーターエコーが心臓および呼吸運動を検出することによって取得できます。CMR取得は心臓運動で非同期的に実行されるため、取得したMR信号を遡及的に選択した数の心臓フレームに割り当てることができます。このようにして、十分なデータが収集されれば、高フレームレートのCINE画像を4,7に再構築することができる。これにより、心房収縮(A')からのピーク早期充填率(E')とピークレイト充填率の比で表される拡張期機能評価が可能になります。
臨床研究では、CINE画像をCMR機能追跡で分析して、心筋歪みおよびHDF6,8を評価することができる。心筋歪みは、心筋セグメント9の初期長(通常は末端拡張期の長さ)と最大長(通常は終末期)との間の割合の差を測定する心臓変形パラメータである。心筋歪み測定は、筋膜壁の短縮および増粘を定量する歪み値としてLV関数を評価するための増分値となり得る。短縮機能の低下は、下心筋繊維損傷10の徴候である可能性がある。心筋緊張の変化はEFから独立して起こり得るし、根本的な合併症の前駆体となり得る。
具体的には、世界的縦方向株(GLS)およびグローバル円周株(GCS)は、心臓病10、11、12を特徴付ける上で付加価値であることが示されている。同様に、HDFは、心臓機能6,13の変化を示す潜在的な新規パラメータであることが示唆されている。これらのHDFまたは心間圧力勾配(IVPG)は、心臓の吐出および充填中に血液運動を駆動し、大動脈および僧帽弁14、15を含む血液と心筋との間の運動量交換の影響を受ける。
本研究では、マウス心臓のLV機能、心筋歪み、HDFを定量化するために、堅牢な小型動物CMR測定を行うための包括的なプロトコルが記載されています。動物の準備、心臓の前向きおよび遡及的にゲートされたCINE画像の両方を使用したデータ取得、および体積測定、E'/A'比、心筋歪み、および心臓のHDFを計算できる専用ソフトウェアによる分析が含まれています。このプロトコルは、心血管疾患の様々なマウスモデルにおけるLV機能の広範な評価に使用することができる。
Protocol
記載された動物実験は、実験動物の福祉に関する欧州連合(EU)のガイドライン(指令2010/63/EU)に従って実施され、学術医療センター動物倫理委員会によって承認されました。
1. セットアップと動物の準備
- 実験を開始する前に、少なくとも2時間のイソフルラン麻酔が十分にあり、心電図および呼吸モニタリングに利用可能な電池が十分に充電されていることを確認してください。スキャナー領域に、余分なイオブルランを除去するための作業用ヒューム抽出チューブが装備されていることを確認してください。
- マウスクレードル(図1A)を準備し、温度を40°Cに設定して動物暖房システムをオンにします。 心電図/呼吸インターフェースモジュールとバッテリセットアップ(図1B)を準備し、心電図と呼吸信号のリアルタイム監視用ソフトウェアを起動します(図1C)。
- ハウジングケージからマウスを取り外し、体重を測定します。
- マウスをフュームフード抽出アームの下の麻酔誘導室に入れ、0.2 L/min O2 と0.2 L/min医療用空気の混合物に3〜4%のイソフルランを提供します。動物が完全に麻酔をした後、各目に目の軟膏の小さな滴を適用し、マウスのまぶたを閉じます。
- マウスをマウスのクレードルの上の上の位置に置きます。マウスの切歯をマウスクレードルの咬み棒に引っ掛け、鼻コーンを正しくフィットするように調整します(図1A)。呼吸が100呼吸/分以下の安定であるかどうかを目視で確認し、動物の調製中にイオブルランを〜2%に減らします。
- マウスの揺りかごを動かして、心臓が磁器のRFコイルとアイソ中心の中心に終わるクレードルホルダーの部分に位置します。
- 石油ゼリーを使用して直腸温度プローブを挿入し、温度プローブの光ファイバケーブルをマウスクレードルにテープで貼ります。
- 呼吸バルーンをマウスの下腹部に置き、テープで固定します。2本のECG電極針を前足の高さで胸郭に皮下に挿入し、動きを防ぐためにそっとテープダウンする(図1A)。
- 呼吸とECG信号が十分な品質であるかどうか、および正しいトリガポイントがソフトウェアによって検出されるかどうかを確認します(図1C)。
- 呼吸数が50~80回の呼吸/分、心拍数が約400~600拍/分、体温が37°C前後であることを確認してください。 呼吸速度がこの範囲外の場合はイオブルラン投与を調整し、体温が37°Cを超える傾向がある場合は動物加熱システムの温度を下げる。
- RFコイルをマウスの上に置きます。
メモ:システムによっては、心電図電極と呼吸バルーンプラグをECG/呼吸インタフェースモジュールから一時的に切断する必要があります。 - コイルケーブルを接続し、磁石ボアにクレードルを入れ。ECG信号がまだ安定しているかどうかを確認します。
- ECG信号が最適でない場合は、動物の向きを大幅に変更せずに後の段階では行うことができないので、より良い信号のためにECG電極を再配置します。
図1:マウス心臓のCMRイメージング用動物の準備と機器のセットアップ(A)完全に麻酔をかけられたマウスを、腹腔の上に置かれた呼吸空気圧枕、直腸光光学温度センサー、皮下ECGが前足付近の胸部に導く呼吸空気圧枕を用いて加熱されたマウスのクレードルに入れる。(B)マウスのコイルをマウスクレードルの上に置き、心電図リードと呼吸枕を心電図および呼吸体に再接続してから、ホルダーをMRI磁石に入れる。(C) 専用の小動物モニタリングソフトウェアにおける心電図と呼吸信号の描写ECG信号のRピークが検出され、MRI信号取得の開始点として使用されます。R-ピーク間のブランク期間は、ハートビートの期間に基づいて手動で調整できます。トリガーは、開始遅延と最大幅を手動で調整できる呼吸台(中央パネルの緑の線)の間にのみ発生します。略語: CMR = 心血管磁気共鳴画像;心電図=心電図;MRI =磁気共鳴画像法。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
2. MRIスキャンキャリブレーションとトリガ
- シグナルモニタリングソフトウェア内の心電図と呼吸格子パラメータを調整して、トリガポイントがRピークで、呼吸信号の平坦な部分でのみ生成されるようにします。ECGの格子の誤差を最小にするために、R-R間隔より10〜15 ms短いブランク間隔を設定して下さい。
注:このブランキング期間は、心拍数の変化が発生した場合は、実験全体で調整する必要があります。 - 中心周波数キャリブレーションと標準(万能)のSCOUTスキャンをゼロオフセットで実行し、スキャナー内のマウスの位置をコロナ方向、軸方向、矢状方向で決定します。心臓が視野(FOV)の中心の0.5-1 cm以内に位置していない場合は、それに応じてクレードルの位置を調整し、SCOUTスキャンをやり直してください。
- 利用可能なベンダーの方法を使用して、手動シムとRFキャリブレーションを実行します。
3. スキャン計画と取得
注: 次のスキャンの詳細なスキャン パラメータについては、表 1を参照してください。
- 最初のSCOUTに基づいて、ゲート付きシングルフレームグラディエントエコー(GRE)スカウトスキャン(表1、スキャン1)を3つの直交方向に5つのスライスで実行し、各スライスの各スタックを心臓のおおよその位置に配置して心臓の正確な位置を特定します(図2A)。
- ゲート付きのシングルフレームマルチスライスSAスカウトスキャンを実行します(表1、スキャン2)。この作業を行うために、前のGREスカウトを使用して、心臓の長軸に垂直な中心心室の位置に4~5個のスライスを配置し、長軸2チャンバースカウトを計画するために必要な心室SAビューの初期推定値を見つけます(図2B)。
- 次の予想スキャン(ステップ3.4-3.6)では、Nframes ×TRがR-R間隔の60~70%になるように、心臓フレーム(Nframes)の数を調整します。
注:R-R間隔の60〜70%の取得は、SNRを改善し、勾配切り替えによって以下のRピークの妨害を防ぐために、心周期の末端拡張期期を捉えるのに十分であり、エンドダイザースの間に追加のT1緩和を可能にする。 - ゲート付き単一スライスGREスキャンを実行して、SAスキャンと組み合わせた長軸2チャンバー(2CH)スカウトを生成し、4室(4CH)を計画する必要がある(表1、スキャン3)。この最後に、左右の心室間の接続点に平行に実行されている、以前の SA ビューに垂直なスライスを配置します。このスライスを左心室の中央に移動し、GREスカウトのコロナ画像をチェックして、スライスが頂点を通して配置されるようなLV長軸に合っているかどうかを確認します(図2C)。
- 別のゲート付きシングルスライスGREスキャンを実行して、マルチスライスSAと3室スキャンを計画するために必要な4室(4CH)スカウトスキャンを生成します(表1、スキャン4)。この処理を行うために、2CHスカウトスキャンに垂直なスライスを配置し、長軸の中心に合わせて、スライスが僧帽弁と頂点を通過するようにします。SA ビューでは、後心室壁と前心室壁に平行に配置され、2つの乳頭筋の間に平行になるようにスライスを調整します (図 2D)。スライスが心周期全体を通して心室の中心に残っているかどうかを確認してください。
- シストリック関数測定のためにゲート順次マルチスライスSA GREスキャン(表1、スキャン5)を実行します。この上、心臓の中心に2CHと4CHビューのLV長軸に垂直な中間スライスを配置し、スライスの数を増やします(通常は奇数、7または9スライス、スライス間のギャップなし)。心臓をベースから頂点までカバーします(図2E)。
- 次の遡及的にゲートされたスキャン(ステップ3.8-3.9)では、すべての前向きの心臓および呼吸ゲーティング機能をオフにします。各遡及的にゲートされたスキャンの前後の心拍と呼吸数をメモし、後で再構築のためにこれらの値を使用します(ステップ5.2.2)。
- 3つの連続した単一スライスの後ろ向きのGREスキャンを中間室SAビュー(E'/A'比の定量化のため)、2CH、および4CHビュー、後者の2つの心筋歪みおよびHDF値の定量化に必要である(表1、スキャン6-8)。必要に応じて、マルチスライスSAビュー、および使用可能な2CHおよび4CHスカウトスキャンに基づいて、最終的な2CHと4CHスライスの向きを最適化します。
- 3チャンバ(3CH)ビューで追加の遡及ゲート単一スライスGREスキャンを実行し、ステップ3.8からの2CHおよび4CHビューと組み合わせることで、心筋歪みおよびHDF値の定量化に必要である(表1、スキャン9)。そのために、最終的な長軸4CHビューの位置と同様に、中心室SAビューに垂直なスライスを配置し、スライスを45°回転して前壁から後壁に最も近い乳頭筋に向けます。基礎SAスライスを検査して、スライスが僧帽弁と大動脈弁を通過しているかどうかを確認します。スライスが頂点を通過しているかどうかを、最終的な長軸 4CH ビューで確認します (図 2F)。
図2: マウスでのCMRイメージングのスライス計画(A)最初のスカウトスキャンを用いた3つの直交ビューで心臓を通してのGRE SCOUT計画。(C)短軸スカウトとGRE SCOUTコロナスライスを用いた2CHスカウトビューの計画。(D)短軸スカウトと2CHスカウトを用いた4CHスカウトビューの企画。(E)2CHおよび4CHスカウトを用いたマルチスライス短軸ビューの計画。(F)(左) 中室短軸と2CH/4CHスカウトビューを使用した最終2CH、3CH、4CHビューの計画。略語: CMR = 心血管磁気共鳴画像;GRE = グラデーションエコー;CH = チャンバー。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
| スキャン番号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6-9 |
| スキャン名 | GREスカウト | マルチスライスSAスカウト | 2CHスカウト | 4CHスカウト | マルチスライスSA | SA, 2CH, 4CH, 3CH |
| 合計スライス | 15 (3 x 5)* | 4-5 | 1 | 1 | 7-9 | 1 |
| 厚さ(mm) | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| フォヴ (mm) | 60 | 35 | 30 | 30 | 35 | 30 |
| FOV比率 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| フリップ角度 | 40 | 20 | 20 | 20 | 20 | 15 |
| TE (ms)** | 3.8 | 3.4 | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 3.6 |
| TR (ミリ秒) | 200 | 1 R-R | 7 | 7 | 7 | 8 |
| Nフレーム | 1 | 1 | 12-14 | 12-14 | 12-14 | 32 *** |
| マトリックスサイズ | 192 x 192 | 192 x 192 | 192 x 192 | 192 x 192 | 192 x 192 | 192 x 192 |
| ECG トリガー | いいえ | はい | はい | はい | はい | 回顧 展 |
| 呼吸引き起こし | はい | はい | はい | はい | はい | 回顧 展 |
| 平均 | 1 | 3 | 5 | 5 | 5 | 回顧**** |
| 総イメージング時間(推定*****) | 2分 | 2分 | 3-4分 | 3-4分 | 20-25分 | 13分/スキャン |
表1:CMRプロトコルで使用される各シーケンスの取得パラメータ。 *スキャンは3つの異なる直交方向(軸、冠状、矢状)で行われます。** 他のすべてのパラメーターが使用されている場合、特定のスキャナー構成に応じて、可能な限り最短の TE。これは、遡及ビニング後の心臓フレームの数です。有効な平均化は、合計取得時間中のランダムなk空間充填量に依存します。合計で、すべてのkラインの400の繰り返しが行われました。心電図/呼吸誘発遅延を含む。略語: CMR = 心血管磁気共鳴画像;心電図=心電図;GRE = グラデーション エコー;FOV = 視野;TE = エコー時間;TR = 繰り返し時間;Nframes = 心臓フレームの数;SA = 短軸;CH = チャンバー。 このテーブルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
4. 実験とデータストレージの最終化
- 他の測定装置をすべて取り外した後、クレードルからマウスを取り外し、麻酔をオフにします。縦断実験の場合、マウスを37°Cの前温めハウジングケージに入れ、動物が目を覚まし、活動状態になるまで回復します。
- クリーニングワイプまたは70%アルコールで使用されているすべての機器を清掃してください。
- 前向きのゲートMRIデータのメディシン・イン・メディシン(DICOM)ファイルを生成し、後のデータ分析のために、遡及的にゲートされたスキャンのMRI生データファイルと一緒にこれらを安全なサーバーにコピーします。
5. 遡及的に取得したスキャンのオフライン再構築
注: 遡及的にゲートされたスキャンの再構築のために、カスタム構築されたオープンソースソフトウェアが使用されました(図3)。振り返ってトリガーされたデータごとに、次の手順を実行します。
- 再構築 ソフトウェアRetrospect を開き、遡及的にゲートされた MRI スキャンに対応する生データファイルをロードします。
- Raw ナビゲーター 信号を検査し、高い信号のピークが呼吸周波数を表し、低い信号のピークが心拍数を表していることに注意してください。
- ピークが上下に上向きに登録されている場合は、 アップ/ダウン スイッチで信号を反転します。
- また、自動的に検出された心拍数が、各スキャン中に観測値の10%に対応しているかどうかを確認します。ない場合は、自動検出が失敗したため、これらの値を手動で調整します。
- 呼吸運動中のデータの除外に適したウィンドウの割合を選択します(通常は30%)。
- [Filter]を押してナビゲーターの分析を実行し、心臓ナビゲーターを呼吸ナビゲーターから分離します。
- CINE フレームの数を 32 (このスタディで使用する値) に設定し 、[k-space をソート] を押します。
- 圧縮センシング(CS)の正規化に適切な設定を選択し、 再構築を押します。次の一般的な正規化パラメータを使用します: 空間 (x、y、および z) 次元 (WVxyz) 0.001 または 0 のウェーブレット正規化パラメーター。CINE 次元 (TVcine) 0.1 の合計変動制約;空間ディメンション (TVxyz) 0 の合計変動制約。ダイナミクス寸法(TVdyn)0.05 の合計変動制約。
- 再構築が完了したら、CINE ムービーをプレビューして、再構築を評価します。DCM を使用して詳細な分析を行う DICOM イメージ をエクスポートします。
図3:グラフィカルユーザーインターフェースをトリガーする「レトロスペクティブ」。 「回顧」は、遡及的にトリガーされた心臓磁気共鳴画像スキャンのためのカスタム構築された再構築アプリケーションです。ユーザーインターフェイスでは、ナビゲーターの信号を評価し、再構築するCINEフレームの数を調整し、圧縮されたセンシングパラメータを調整して再構成を改善し、CINE画像をダイナミックムービーとしてプレビューし、再構築されたデータをエクスポートすることができます。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
6. 画像解析ソフトウェア
注:画像解析ソフトウェア(図4)は、DICOM画像の使用を必要とし、容積測定用のプラグインや歪みやHDF分析用のプラグインなど、さまざまな心血管分析アプリケーション用の複数のプラグインを備えています。
- LVの容積評価では、マルチスライスSAスキャンを選択し、ボリューム測定用のプラグインにロードします。
- 対応する心臓フレームにエンドシストリック(ES)およびエンド拡張期(ED)ラベルを割り当てます。
- 等高線ツールを使用して、ES フレームと ED フレームの端数カルディアル境界をセグメント化します。
注:このプロトコルに使用される解析ソフトウェアは、必要なすべての注釈が作成されたときに自動的にLV EF、EDV、ESVパラメータを表示します。
- 拡張期測定では、中室SA CINE画像を選択し、ボリューム測定用プラグインにロードします。
- 対応する心臓フレームにEDおよびESラベルを割り当てます。
- コンター ツールを使用して、すべてのフレームの心内境界を分割します。隣接フレームのセグメンテーションを比較して、心臓周期全体のセグメンテーションのスムーズな移行を確実に行います。
- すべての心臓フレームと対応するLV心筋容積(LV ENDO)から時間の進化をエクスポートします。カスタム作成スクリプトを適用し(「 補足材料」を参照)、E'/A' の比率を計算します。
注:スクリプトは、dV/dt曲線の堅牢な計算のためにSavitzky-Golayフィルタを適用し、E'とA'のピークを見つけるために半自動ピーク検出を使用しています。
- 歪みとHDFの計算では、2CH、3CH、および4CH長軸CINE画像を選択し、ボリューム測定のためにプラグインにロードします。
- EDおよびESラベルを各スライスの向きの対応する心臓フレームに割り当てます。
- コンター ツールを使用して、3 つの方向のすべてのフレームの心内境界をセグメント化します。隣接フレームのセグメンテーションを比較して、心臓周期全体のセグメンテーションのスムーズな移行を確実に行います。
- コンターがボリューム測定用のプラグインに描画されたら、歪みとHDF分析用のプラグインを実行します。
- 取得した各データセットを 2CH、3CH、および 4CH ビューの対応するラベルに割り当て、ひずみ解析を実行します。
- HDF解析では、3つの向きすべてに対して、エンド・拡張フレームの僧帽弁の直径を描き、大間の直径を3室の長軸画像に描きます。
図4:画像解析ソフトウェアのグラフィカルユーザーインターフェイス 画像解析ソフトウェアの容積測定用プラグインで、心外心の輪郭線に使用されます。各データセットについて、エンド拡張期および終期心期相が選択され、すべてのフレームに対して心外心境界がセグメント化されます。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
Representative Results
先に説明したプロトコルを用いて、健康なC57BL/6野生型マウス(n=6、14週齢)のグループを、直径38mmの鳥かごコイルを用いて7テスラMRIスキャナを用いてスキャンした。各スキャンセッション中に、マルチスライスCINE SA画像は、前向きにゲート付きGREシーケンスを使用して取得され、単一スライス中間心室SA、2CH、3CH、および4CHビューCINE画像は、遡及ゲーティングを使用して取得された。カスタム構築された後処理ソフトウェアを使用した遡及的にゲートされたスキャンの代表的な高フレームレートの再構築は、 補足ビデオ1で見ることができます。結果の画像から、心周期中の体積時間曲線(図5A)と収縮期(EF = 72.4±2.8%)および拡張期関数パラメータ(E'/A比= 1.5±0.3)の計算に対応する第一誘導曲線(dV/dt)をそれぞれ決定した。
2CH、3CH、および4CHビューCINE画像を画像解析ソフトウェアを用いて分析し、心周期(図5B)および対応するピークGLS値(-22.8±2.4%)を心筋歪みの尺度として決定しました。さらに、ソフトウェアは、長手方向(頂点ベース)(135.2 ± 31.7%)および横(12.9 ±5.0%)方向の方角平均平方根(RMS)HDFを計算します。各動物について、心臓周期中のHDFの大きさと方向を表す正と負のピークの一貫したパターンに従うHDF時間プロファイルを生成することも可能である(図5C)。すべての結果パラメータの説明結果を 図 5Dにまとめています。
図5:マウス心臓に基づくLV機能パラメータの定量化(A)代表的な体積時間曲線と対応するdV/dt曲線。後者は、明確な早期充填ピーク(E')と心房収縮(A')ピークを持つ流速を示しています。(B)心臓周期を通して長手方向にひずみ変形を示す代表GLS曲線。(C)代表的なHDF曲線は、収縮期放出力から始まり、収縮期と収縮期の間の移行における下方力、E波減速力、A波加速、減速力で、頂点ベース方向に明確な力のピークを有する。(D) 全ての動物の、EF、E'/A比、ピークGLS、およびHDFの二乗平均平方根の値を、頂点基部および下方から前に行う方向の値について説明する結果。値は SD. 略語±平均値として表されます: LV = 左心室;V = ボリューム;t = 時間;GLS = グローバル縦方向株;HDF = 血力学的な力;EF = 放出率。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
補足ビデオ 1: SA、2CH、3CH、および 4CH ビューにおける遡及的にゲートされた CINE 画像の代表的な再構成。略語: SA = 短軸;CH = チャンバー。こちらをクリックして、このビデオをダウンロードしてください。
Discussion
提示されたプロトコルは、マウスの心臓機能を分析する縦方向、非侵襲的 な、生体内実験のための CMRイメージングの使用を記述する。これらの結果は、心臓パラメータを定量化するためにCINE画像を使用することの実現可能性を実証する健康な動物の例である。しかしながら、記載された方法は、種々の動物モデルに用いることができる。特定の疾患モデルはプロトコルに小さな変更を必要とするかもしれませんが、異なる心臓機能パラメータを評価するための基本的な構造は非常によく似ています。言及する価値のある特定のケースの1つは、心臓の一部が収縮性の有意な損失を有する心筋梗塞モデルである。これは、このスライス内の心臓ナビゲーター信号の低品質を引き起こす可能性があります。この場合、クーレンら16の以前の研究で説明したように、別のスライスからナビゲーターを取得する代替オプションがあります。異なるビューのCINE画像は、CSアルゴリズムを用いて遡及的にゲートされたデータから再構築され、歪みとHDF値を計算する画像解析ソフトウェアを使用して分析されます。
取得した画像の品質は、当然のことながら、心臓MRIプロトコルを開始する前に慎重に行う必要があるすべての準備ステップに依存します。例えば、MRIスキャナの内部に動物を配置する際に明確な心電図および呼吸信号が見られない場合、これはおそらく、磁気流体歪みの付加効果による最適でない獲得およびスキャン時間の増加をもたらす可能性がある17。スライスの向きを順次計画しているため、動物はスキャンの間に再配置できないことを認識することが重要です。したがって、スキャナー内のマウスの位置が変わりますので、スキャンの間にECGリードを再調整することはできません。スキャン中、温度制御は一定の心臓および呼吸間隔を維持するために重要であり、特に長期間にわたって取得される遡及的にゲートされたスキャンの質に利益をもたらす。この高いデューティサイクルスキャンの間に、動物の温度は着実に増加し、心拍数と呼吸数が増加する可能性があります。加熱システムと麻酔の温度を調整することは、スキャンの前または中の呼吸速度の安定化に大きく寄与する可能性がある。
解析中の重要なステップは、コンター描画の一貫性です。自動セグメンテーションは臨床データに適していますが、マウスの心臓データ(ラットについてはテストされていません)の場合には堅牢に行われません。特定の心臓期における高心拍数および高血流、特にLV充填の開始時に、心筋壁線引き分けを損なう、イントラボキセルのデファッシングおよびシグナルボイドを引き起こす可能性がある。したがって、各フレームを個別に解析することはお勧めしませんが、フレーム間の心筋壁の動きを視覚的に検査し、すべてのフレームにわたって輪郭を描画するときにこれを考慮に入れます。分析でより自然な収縮運動を維持するために、連続する2つのフレーム間の心内膜輪郭をコピーして調整することをお勧めします。このプロトコルでは、乳頭筋は収縮期および拡張期機能評価のためのSA画像の心室内腔容積から除外され、後者は心室内腔の正確な容積ではなく、心筋壁の動きの正確な知識に依存するため、緊張およびHDF分析のための2CH、3CH、および4CHビューに含まれる。
シストリックと拡張期の機能パラメータは、心周期全体でLVボリュームを測定することに基づいているのに対し、歪みおよびHDFパラメータは心筋壁内の運動パターンにも依存します。このため、特徴追跡技術は、心筋セグメントの変位が、後のCINE相間の異なる解剖学的特徴および信号強度を認識することによって評価できる場所で使用される。CMR画像における血液プールと心筋の強いコントラストは、その後の歪みおよびHDF分析8のための特徴追跡の使用を容易にする。CMR特徴追跡の前に、心筋歪みは、スペックル追跡エカグラフィーおよびCMR組織タグ付けで決定した。CMR 機能追跡では、CMR 組織タグ付けと比較して、追加のスキャン時間は必要ありません。しかし、遡及的トリガーを使用しているにもかかわらず、CMRはまだ時間的な分解能が限られており、心臓サイクル内の急速な変形を正しく評価することは困難になる可能性があります。
心臓周期全体を通してHDFを評価するには、前に説明した式18を用いて、頂点基底および下側前道方向のHDFを計算するために僧帽弁および大動脈弁の直径の測定を必要とする。この方法は、その複雑さによる臨床使用における利用が限られている基準標準4D流MRIと比較してHDFの一貫した推定値を示している6。弁径の堅牢な推定は困難であり、したがって、弁径は、動物のグループのために一定に保たれ、長手方向の研究で繰り返し測定を行う必要があることを知ることが重要です。GLS および HDF パラメータの計算に使用される特定のソフトウェアは、すべてのユーザが使用できるわけではありません。したがって、1つはVoigtら(GLS)とペドリゼッティら6、20(HDF)を参照することができ、これは分析ソフトウェアによって実行されるそれぞれの計算の基礎となるすべての数学的記述を含む。
本研究の目的のために、プロトコルは健康な動物(N=6)で評価した。LV ボリューム、dV/dt、endoGLS、および HDF のタイム カーブの代表的なセットを 図 5A-Cに示します。複数の心機能パラメータ(EF、E'/A比、ピークGLS、HDF)の平均値を 図5Dに示します。これらは、文献21で使用される同等のプロトコルとよく一致します。マウスのGLSおよびHDFデータに関する文献は乏しい。平均GLS値-22.8%を測定し、臨床データ8と同じ範囲にあるが、記載された方法で得られたGLS測定がマウスで実行可能であることを示す。マウスで得られたHDF曲線は、ヒトデータに見られるのと同じ異なる相も示し、この技術を前臨床研究にうまく翻訳したことを示している。HDFパラメータは、心臓機能障害の初期のバイオマーカーとして機能すると仮定されるが、より多くの研究は、この新しいパラメータの診断および予測値を調査するために保証される。このプロトコルの結果は、HDFおよびGLSの結果が動物間でより可変であることが予想されることを示しており、動物モデルや治療効果の微妙な違いが予想される場合に考慮する必要があります。
Disclosures
ルスラン・ガリポフは、英国ギルフォードのMRソリューションズ社の従業員です。デビッド・オートマンは、オランダのライデンにあるメディス医療画像システムB.V.の従業員です。
Acknowledgments
著者らは、マウスの測定とデータ分析に関する支援をドリタ・デッカーズとファティマ・アル・ダルウィッシュに感謝している。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Equipment | |||
| AccuSens single and multi-channel signal conditioner | Opsens solutions inc., Canada | ACS-P4-N-62SC | Used with fiber optic temperature sensor to monitor body temperature |
| Duratears eye ointment | Alcon Nederland B.V., Netherlands | ||
| Mouse cell | Équipment Vétérinaire Minerve, France | referred to as mouse cradle | |
| MR-compatible Monitoring & Gating System for Small animals | SA Intuments, Inc., United States | Model 1030 | ERT Module (ECG/respiratory interface module) , ERT Control/Gating Module, battery pack and subdermal ECG Electrode Set |
| MRI scanner | MR Solutions Ltd., United Kingdom | Model: MRS-7024 | Preclinical MRI System 7.0T/24 cm |
| Multistation temperature control unit and High Flow PCA | Équipment Vétérinaire Minerve, France | Model: URT Multipostes | animal heating system |
| Respiration Sensor | Graseby Medical Limited, United Kingdom | Ref 2005100 | |
| RF coil | MR Solutions Ltd., United Kingdom | MRS-MVC | 38mm mouse volume RF coil for mouse body studies |
| SF flowmeter | flow-meter, Italy | SF 3 | |
| Vaporizer sigma delta Intermed | Penlon Ltd., United Kingdom | ||
| Materials | |||
| Isoflurane | AST farma, Netherlands | ||
| Vaseline petroleum jelly | Unilever, United Kingdom | ||
| Software | |||
| BART toolbox | https://mrirecon.github.io/bart/ | ||
| Mathematica 12.0 | Wolfram Research, Inc., United States | ||
| MATLAB 2019a | The MathWorks,Inc., United States | ||
| MEDIS Suite MR | Medis Medical Imaging Systems B.V. ,Netherlands | Image analysis software | |
| PC-SAM | SA Intuments, Inc., United States | ||
| Preclinical Scan | MR Solutions Ltd., United Kingdom | Scanning software | |
| Retrospective version 7.0 | Amsterdam UMC, the Netherlands | Reconstuction software: https://github.com/Moby1971?tab=repositories |
References
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