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Das vorgestellte Protokoll beschreibt die Verwendung der CMR-Bildgebung für longitudinale, nicht-invasive In-vivo-Experimente zur Analyse der Herzfunktion bei Mäusen. Diese Ergebnisse sind Beispiele für gesunde Tiere, um die Machbarkeit der Verwendung von CINE-Bildern zur Quantifizierung der Herzparameter zu demonstrieren. Die beschriebenen Methoden können jedoch für verschiedene Tiermodelle verwendet werden. Obwohl spezifische Krankheitsmodelle kleine Änderungen am Protokoll erfordern können, wird seine Grundstruktur zur Beurteilung der verschiedenen kardialen Funktionsparameter sehr ähnlich sein. Ein besonderer Fall, der erwähnenswert ist, ist ein Myokardinfarktmodell, bei dem ein Teil des Herzens einen signifikanten Verlust an Kontraktilität aufweist. Dies kann zu einer geringen Qualität des Herznavigatorsignals in diesem Abschnitt führen. In diesem Fall wäre eine alternative Option der Erwerb des Navigators aus einem separaten Slice, wie in einer früheren Studie von Coolen et al.16beschrieben. CINE-Bilder in verschiedenen Ansichten werden aus retrospektiv gated Daten mit CS-Algorithmen rekonstruiert und mit Einer Bildanalysesoftware analysiert, um die Dehnungs- und HDF-Werte zu berechnen.
Die Qualität der aufgenommenen Bilder hängt natürlich von allen Vorbereitungsschritten ab, die vor Beginn des kardialen MRT-Protokolls sorgfältig durchgeführt werden müssen. Wenn beispielsweise beim Einsetzen des Tieres in den MRT-Scanner keine klaren EKG- und Atemsignale zu sehen sind, führt dies wahrscheinlich zu suboptimalen Akquisitionen und sogar zu erhöhten Scanzeiten aufgrund des zusätzlichen Effekts magnetohydrodynamischer Verzerrungen17. Es ist wichtig zu erkennen, dass aufgrund der sequentiellen Planung der Schnittorientierungen die Tiere nicht einfach zwischen den Scans neu positioniert werden können. Es ist daher nicht möglich, die EKG-Leitungen zwischen den Scans neu einzustellen, da dies die Position der Maus im Scanner verändert. Während des Scannens ist die Temperaturregelung entscheidend für die Aufrechterhaltung eines konstanten Herz- und Atemintervalls, was insbesondere der Qualität der retrospektiv gated Scans zugute kommt, die über einen längeren Zeitraum erfasst werden. Während dieses High-Duty-Cycle-Scans kann die Temperatur des Tieres stetig ansteigen, wodurch die Herzfrequenz und die Atemfrequenz ansteigen. Die Einstellung der Temperatur des Heizsystems und der Anästhesie könnte wesentlich zur Stabilisierung der Atemfrequenz vor oder während des Scannens beitragen.
Ein kritischer Schritt während der Analyse ist die Konsistenz der Konturzeichnung. Während die automatische Segmentierung für klinische Daten gut funktioniert, funktioniert sie bei Mausherzdaten (nicht auf Ratten getestet) nicht robust. Die hohe Herzfrequenz und der hohe Blutfluss während bestimmter Herzphasen, insbesondere zu Beginn der LV-Füllung, können intravoxel-Dephasierungen und Signallücken verursachen, die die Abgrenzung der Myokardwand beeinträchtigen. Es ist daher nicht ratsam, jeden Rahmen einzeln zu analysieren, sondern die Bewegung der Myokardwand zwischen den Rahmen visuell zu untersuchen und dies beim Zeichnen der Konturen über alle Rahmen hinweg zu berücksichtigen. Es wird empfohlen, die endokardiale Kontur zwischen zwei aufeinanderfolgenden Frames zu kopieren und anzupassen, um eine natürlichere kontraktile Bewegung in der Analyse aufrechtzuerhalten. In diesem Protokoll werden Papillarmuskeln in den SA-Bildern zur systolischen und diastolischen Funktionsbewertung vom ventrikulären Lumenvolumen ausgeschlossen, während sie in den 2CH-, 3CH- und 4CH-Ansichten für die Dehnungs- und HDF-Analyse enthalten sind, da letztere auf der Kenntnis der genauen Bewegung der Myokardwand und nicht auf dem genauen Volumen des ventrikulären Lumens beruht.
Während systolische und diastolische Funktionsparameter auf der Messung des LV-Volumens während des gesamten Herzzyklus basieren, hängen Dehnungs- und HDF-Parameter auch von Bewegungsmustern innerhalb der Myokardwand ab. Dazu werden Feature-Tracking-Techniken eingesetzt, bei denen die Verschiebung des Myokardsegments durch erkennende unterschiedliche anatomische Merkmale und Signalintensitäten zwischen nachfolgenden CINE-Phasen beurteilt werden kann. Der starke Kontrast zwischen Blutpool und Myokard in CMR-Bildern erleichtert die Verwendung von Feature-Tracking für nachfolgende Dehnungs- und HDF-Analysen8. Vor dem CMR-Feature-Tracking wurde der Myokardstamm mit Speckle-Tracking-Echographie und CMR-Gewebemarkierung bestimmt. CmR-Feature-Tracking erfordert im Vergleich zum CMR-Tissue-Tagging keine zusätzliche Scanzeit. Trotz der Verwendung der retrospektiven Triggerung hat CMR jedoch immer noch eine begrenzte zeitliche Auflösung, was es schwierig machen könnte, schnelle Verformungen innerhalb des Herzzyklus richtig zu bewerten.
Die Beurteilung der HDF während des gesamten Herzzyklus erfordert Messungen der Durchmesser der Mitral- und Aortenklappen, um die HDF in Apex-Base- und inferolateral-anteroseptalen Richtungen unter Verwendung der zuvor beschriebenen Gleichungen18zu berechnen. Diese Methode hat konsistente Schätzungen der HDF im Vergleich zum Referenzstandard 4D-Flow-MRT gezeigt, der aufgrund seiner Komplexität eine begrenzte Verfügbarkeit im klinischen Einsatz aufweist6. Es ist wichtig zu wissen, dass eine robuste Schätzung der Ventildurchmesser schwierig ist und daher die Ventildurchmesser für eine Gruppe von Tieren und über wiederholte Messungen in einer Längsschnittstudie hinweg konstant gehalten werden sollten, da Variationen dieses Parameters durch falsche Schätzungen subtile Änderungen der HDF-Parameter leicht überschatten könnten. Die spezifische Software, die zum Berechnen von GLS- und HDF-Parametern verwendet wird, steht möglicherweise nicht allen Benutzern zur Verfügung. Daher kann man sowohl auf Voigt et al.19 (GLS) als auch auf Pedrizzetti et al.6,20 (HDF) verweisen, die alle mathematischen Beschreibungen enthalten, die die Grundlage der jeweiligen Berechnungen bilden, wie sie von der Analysesoftware durchgeführt werden.
Für die Zwecke dieser Studie wurde das Protokoll an gesunden Tieren evaluiert (N = 6). Ein repräsentativer Satz von Zeitkurven für LV-Volumen, dV/dt, endoGLS und HDF ist in Abbildung 5A-Cdargestellt. Mittelwerte mehrerer kardialer Funktionsparameter (EF, E'/A'-Verhältnis, Peak GLS und HDF) sind in Abbildung 5D dargestellt. Diese stimmen gut mit vergleichbaren Protokollen überein, die in der Literatur verwendet werden21. Literatur zu GLS- und HDF-Daten bei Mäusen ist rar. Es wurde ein mittlerer GLS-Wert von -22,8% gemessen, der im gleichen Bereich wie die klinischen Daten8 liegt,was darauf hindeutet, dass GLS-Messungen, die mit der beschriebenen Methode erhalten wurden, bei Mäusen durchführbar sind. HDF-Kurven, die an Mäusen erhalten wurden, zeigen auch die gleichen unterschiedlichen Phasen wie in menschlichen Daten, was die erfolgreiche Übertragung dieser Technik auf die präklinische Forschung zeigt. Während angenommen wird, dass HDF-Parameter als frühe Biomarker für Herzfunktionsstörungen dienen, sind weitere Studien gerechtfertigt, um den diagnostischen und prädiktiven Wert dieses neuen Parameters zu untersuchen. Die Ergebnisse in diesem Protokoll zeigen, dass die HDF- und GLS-Ergebnisse zwischen den Tieren variabler sein dürften, was berücksichtigt werden muss, wenn subtile Unterschiede in Tiermodellen oder Behandlungseffekten erwartet werden.