Neuartige In-vivo-Mikro-Computertomographie-Bildgebungsverfahren zur Beurteilung des Fortschreitens der nicht-alkoholischen Fettlebererkrankung
24. März 2023
Unter Verwendung eines diätinduzierten Mausmodells der nicht-alkoholischen Fettlebererkrankung (NAFLD) beschreiben wir den Einsatz neuartiger in vivo Mikro-Computertomographie-Bildgebungsverfahren als nicht-invasive Methode zur Beurteilung der Progressionsstadien der NAFLD, wobei der Schwerpunkt hauptsächlich auf dem hepatischen Gefäßnetzwerk liegt, da es maßgeblich an der NAFLD-bedingten Leberdysregulation beteiligt ist.
Wir halten dieses Protokoll für wichtig, weil es eine nicht-invasive, einfache und einfache Methode darstellt, um Schlüsselindikatoren für die Diagnose von Lebererkrankungen im Laufe der Zeit zu bewerten. Diese bildgebende Methodik ermöglicht die zeitliche Analyse des Leberstatus, die Bewertung des relativen Blutvolumens, des Pfortaderdurchmessers, der Intensität des Gefäßnetzwerks und aller wichtigen Parameter der Leberpathologie. Das Verständnis der Anpassungen des hepatischen Gefäßnetzwerks während des Fortschreitens der NAFLD und die Korrelation mit spezifischen Markern wie Steatose, Entzündung und Fibrose kann dazu beitragen, neue effiziente Therapieschemata zu etablieren.
Diese Technik hilft bei der Identifizierung solcher Marker und erhöht auch den Wert von Mäusen in präklinischen Studien, die sich auf die Entwicklung neuartiger Therapien gegen das Fortschreiten der Krankheit konzentrieren. Zu Beginn legen Sie das betäubte Tier in die Halterung des CT-Scanners. Tragen Sie Augensalbe auf, befestigen Sie den Nasenkonus und stellen Sie die Scanparameter am CT-Scanner ein.
Bereiten Sie den Schwanzvenenkatheter vor und legen Sie die Maus auf ein Bett, um den Schwanz in warmem Wasser zu erwärmen. Führen Sie den Katheter in die Schwanzvene ein und verabreichen Sie das erste Kontrastmittel über eine Injektion, die langsam und manuell mit einer Dauer von ein bis drei Minuten durchgeführt wird. Erfassen Sie dann Ganzkörper- und Leberscans zu verschiedenen Zeitpunkten.
Befolgen Sie das gleiche Verfahren für die Verabreichung des zweiten Kontrastmittels, 10 Tage nach der endgültigen Messung mit dem ersten Kontrastmittel. Nachdem Sie die DICOM-Datei des Vorkontrastscans geladen haben, passen Sie den Kontrast an, um Leber, Milz und weißes Fettgewebe deutlich zu sehen. Wählen Sie unter dem 3D-ROI-Tool ROI hinzufügen aus, um mehrere ROIs für die Probenahme in den Bereichen durchzuführen, in denen Leber, Milz und Fettgewebe ohne sichtbare Blutgefäße und Fett klar erscheinen.
Wählen Sie unter "Malmodus" die Option "Kugel" aus. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Nur 2D und wählen Sie einen Durchmesser von acht Pixeln aus dem Dropdown-Menü aus, um die ROI über die Daten zu malen. Wählen Sie in der Funktion "Erosionsdilatierung" die Option minus eins "Erosion" aus.
Führen Sie Stichproben durch, indem Sie die 2D-ROIs in den interessierenden Bereichen mit dem Kugelwerkzeug auf der Querebene segmentieren. Gehen Sie zur Navigation und wählen Sie Tabelle anzeigen aus, um die Quantifizierungstabelle mit den Einheitenwerten der berechneten Hunde für jeden ROI anzuzeigen. Setzen Sie dann die Werte in diese Gleichung ein.
Berechnen Sie den prozentualen Anteil an Leberfett. Laden Sie die eXIA-Scan-DICOM-Datei und passen Sie den Kontrast an, um Leber, Milz und linke Herzkammer deutlich zu sehen. Wählen Sie unter dem 3D-ROI-Tool die Option ROI hinzufügen aus, um mehrere ROIS für die Leber zu segmentieren.
Wählen Sie unter "Malmodus" die Option "Nur 2D" und dann "Kugel" aus, um einen Durchmesser von acht Pixeln hinzuzufügen, um die ROI über die Daten zu malen. Wählen Sie in der Funktion "Erosionsdilatierung" die Option minus eins "Erosion" aus. Geben Sie einen Namen und eine Farbe für jeden ROI an und wählen Sie Tabelle anzeigen, um die Quantifizierungstabelle mit den berechneten HU-Werten für jeden ROI anzuzeigen.
Nachdem Sie diese Schritte wiederholt haben, um das PV-Organ t0 zu erhalten, fügen Sie die Werte in die auf dem Bildschirm angezeigte Gleichung ein, um den prozentualen Kontrast zu extrahieren, der dem Lipidtransfer der funktionellen Gewebeaufnahme entspricht. Laden Sie die ExiTron-Scan-DICOM-Datei und passen Sie den Kontrast an, um das Lebergefäßnetzwerk deutlich zu sehen. Wählen Sie ROI hinzufügen aus, um einen 3D-ROI für die Leber zu generieren.
Definieren Sie den Leber-ROI, indem Sie den gewünschten Bereich markieren. Wählen Sie dann die Hintergrund-ROI aus der ROI-Auswahl aus. Klicken Sie auf das Symbol Schnitt ausführen, um den Hintergrund zu entfernen, ohne den Leber-ROI zu verändern.
Aktivieren Sie den Projektionsviewer mit maximaler Intensität. Wählen Sie dann unter Segmentierungsalgorithmen, die durch das Zauberstabsymbol gekennzeichnet sind, verbundene Schwellenwerte aus, um den Leber-ROI neu zu segmentieren. Legen Sie die Schwellenwerte fest, indem Sie die Minimal- und Maximalwerte eingeben und das Gefäßnetz erhalten.
Entfernen Sie auch hier das Hintergrundlebergewebe, um eine klare Darstellung des Gefäßnetzwerks zu erhalten. Nachdem Sie die ExiTron-Scan-DICOM-Datei geladen haben, passen Sie den Kontrast an, um Leber, Milz und linke Herzkammer deutlich zu sehen. Wählen Sie ROI hinzufügen und ROIs für die Leber und ein großes Blutgefäß segmentieren aus.
Definieren Sie die Segmentierungsebenen, um 2D-ROIs für jedes Gewebe zu generieren. Wiederholen Sie die Schritte für die DICOM-Datei vor dem Kontrastmittel, um die mittlere Helligkeit der Leber vor der Kontrastmittelinjektion zu erhalten. Suchen Sie für den Durchmesser der Pfortader die Querebenen von drei bis vier Schichten über der Kreuzung der Vena mesenterica superior und der Vena milz, und gehen Sie dann zur Navigation, gefolgt von der Fernreinigung, wählen Sie die Linie, um den genauen Abstand zwischen zwei Punkten zu messen.
Die durchschnittlichen Kontrastwerte werden durch diese gruppierten Daten dargestellt. Der funktionelle Gewebeaufnahmetest zeigte eine höhere Akkumulation und langsamere Clearance des eXIA-Kontrastmittels bei Mäusen mit nicht-alkoholischer Fettlebererkrankung im Vergleich zu gesunden Kontrollen. Diese repräsentativen Ergebnisse zeigen die Unterschiede im Prozentsatz des Leberfetts, des Volumens des hepatischen Gefäßnetzwerks, des Pfortaderdurchmessers und des relativen Leberblutvolumens zwischen Mäusen mit nicht-alkoholischer Fettlebererkrankung und gesunden Kontrollen.
Die Mikro-CT-Bildgebung ohne Kontrastmittel zeigte bei Mäusen mit nicht-alkoholischer Fettlebererkrankung einen höheren Leberfettanteil als bei Kontrollen. In ähnlicher Weise wurde bei Mäusen mit nicht-alkoholischer Fettlebererkrankung im Vergleich zu gesunden Kontrollen ein höheres hepatisches vaskuläres Netzwerkvolumen, ein höheres hepatisches relatives Blutvolumen und ein größerer Pfortaderdurchmesser gefunden. Das Wichtigste, woran Sie sich erinnern sollten, wenn Sie diese Technik ausprobieren, ist, die ausgewählte anatomische Region immer genau zu bestimmen.
Die Wahl der falschen anatomischen Stelle kann zu ungenauen Ergebnissen führen. Durch die Befolgung dieser Methodik und dieses Protokolls kann eine genaue Bewertung des Stagings der Lebererkrankung durchgeführt werden. Daher kann es als spezifizierte Plattform für die Bewertung der Wirksamkeit neuer Medikamente dienen.
Diese Technik ebnet den Weg für neue, einfachere und genauere Wege zur Bewertung von Leberpathologien und zur Initiierung relevanter Arzneimittelentwicklungstests.
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Übersicht
Diese Studie untersucht eine neuartige, nichtinvasive Mikro-Computertomographie-(Mikro-CT-)Bildgebungstechnik, um das Fortschreiten der nichtalkoholischen Fettlebererkrankung (NAFLD) in einem durch die Ernährung induzierten Mausmodell zu überwachen. Die Methode konzentriert sich auf die Analyse des hepatischen Gefäßnetzwerks, ein entscheidender Faktor bei der Regulationsstörung von Lebererkrankungen.
Wesentliche Studienkomponenten
Forschungsbereich
- Nichtalkoholische Fettlebererkrankung (NAFLD)
- Mikro-Computertomographie-Bildgebung
- Analyse des hepatischen Gefäßnetzwerks
Hintergrund
- Die NAFLD ist eine häufige Lebererkrankung, die mit verschiedenen Stoffwechselstörungen assoziiert ist.
- Das Verständnis von Veränderungen im Lebergefäßsystem ist entscheidend für die Beurteilung des Krankheitsverlaufs.
- Aktuelle Methoden zur Bewertung von Lebererkrankungen weisen oft einen Mangel an nicht-invasiven Ansätzen auf.
Verwendete Methoden
- In-vivo-Mikro-CT-Bildgebungstechniken
- Diätinduziertes Mausmodell für NAFLD
- Kontrastmittel zur Visualisierung von Leberpathologien
Hauptergebnisse
- Identifizierte Veränderungen des Volumens des hepatischen Gefäßnetzwerks und des Durchmessers der Vena portae.
- Herstellung einer Korrelation zwischen dem Leberfettanteil und den Gefäßmerkmalen.
- Nachweis der Machbarkeit der Verwendung von Mikro-CT zur Langzeitbeurteilung von Lebererkrankungen.
Schlussfolgerungen
- Die Studie bestätigt eine nichtinvasive Bildgebungsmethode zur Überwachung des NAFLD-Progressionsverlaufs.
- Die Ergebnisse könnten zur Entwicklung neuer therapeutischer Strategien beitragen.
Häufig gestellte Fragen
Praktische Bedeutung für die Industrie
Die nichtinvasive in vivo Mikro-CT-Bildgebung des Fortschreitens der nichtalkoholischen Fettlebererkrankung (NAFLD) in präklinischen Modellen schließt eine entscheidende Lücke bei der longitudinalen, quantitativen Beurteilung der hepatischen Pathologie. Dieser Ansatz ermöglicht hochauflösende, reproduzierbare Messungen von vaskulären und Gewebeveränderungen und stärkt so das Vorhersagevertrauen in der Arzneimittelentdeckung in frühen Entwicklungsstadien sowie in der translationsmedizinischen Forschung. Die Integration dieser bildgebenden Ergebnisse in den Entdeckungsprozess verbessert die Entscheidungsfindung bei der Überprüfung therapeutischer Hypothesen und der Auswahl von Wirkstoffkandidaten.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung und -Entwicklung
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Ermöglicht die quantitative Untersuchung hepatischer vaskulärer Anpassungen, die mit dem Fortschreiten der NAFLD assoziiert sind.
- Unterstützt die biologische Entschärfung von Risiken durch die Korrelation vaskulärer Parameter mit Markern für Steatose, Entzündung und Fibrose.
- Erleichtert die funktionelle Validierung von Zielstrukturen durch nicht-invasive, longitudinale Überwachung in krankheitsrelevanten Modellen.
- Verbessert die Vorhersagesicherheit bei der Weiterentwicklung therapeutischer Hypothesen, die auf Leberpathologien abzielen.
Screening und Assay-Entwicklung
- Liefert standardisierte, reproduzierbare Bildgebungsdaten zur Beurteilung der Wirkung von Substanzen auf die Leberstruktur und -funktion.
- Ermöglicht die Entwicklung von Assays mit quantitativen Endpunkten wie dem prozentualen Leberfettgehalt und der Dichte des vaskulären Netzwerks.
- Unterstützt Skalierbarkeit und die Wiederverwendung der Plattform in präklinischen NAFLD-Studien.
- Verbessert die Eignung für das Screening, indem zuverlässige, nicht terminale Beurteilungen des Krankheitsverlaufs ermöglicht werden.
Translationale und präklinische Forschung
- Koppelt präklinische bildgebende Biomarker mit krankheitsrelevanten Endpunkten, um die Translation kontinuierlich sicherzustellen.
- Ermöglicht risikoadjustierte Entscheidungen über die Weiterentwicklung, indem objektive, quantitative Daten zur Krankheitsstadieneinteilung bereitgestellt werden.
- Erleichtert die Beurteilung der therapeutischen Wirksamkeit in Längsschnittstudien, ohne dass wiederholte Tötung von Versuchstieren erforderlich ist.
- Unterstützt die mechanistische Risikominderung, indem bildgebende Ergebnisse mit funktionellem Gewebeaufnahme- und Gefäßremodeling verknüpft werden.
Pipeline- und Workflow-Integration
Dieses Bildgebungsprotokoll integriert sich in den Entdeckungsprozess von der frühen Target-Validierung bis hin zur präklinischen Evaluierung von Kandidaten in NAFLD-Modellen.
- Entdeckungsbioanalyse: Unterstützt die Hypothesenprüfung und Klärung von Signalwegen durch Quantifizierung hepatischer Gefäß- und Gewebeveränderungen.
- Screening: Liefert reproduzierbare, quantitative Bildgebungsdaten für die Evaluierung von Substanzen und die Standardisierung von Assays.
- Analytik: Bietet statistische Messungen von Leberfettgehalt, Volumen des vaskulären Netzwerks und Durchmesser der Pfortader zur Vergleichbarkeit von Krankheitszuständen.
- Translationale Forschung: Verbindet präklinische Erkenntnisse mit klinischen Endpunkten, indem bildgebende Biomarker mit dem Krankheitsverlauf abgeglichen werden.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Schafft eine wiederverwendbare Bildgebungsplattform für vielfältige, auf NAFLD ausgerichtete Forschungs- und Entwicklungsprogramme.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Erhöht die Vorhersagesicherheit und verringert mechanistische Unschärfen bei der Validierung von NAFLD-Zielen.
- Operativer Wert: Standardisiert nichtinvasive, longitudinale Bewertungen zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit.
- Strategischer Wert: Ermöglicht fundiertere Go/No-Go-Entscheidungen und eine effizientere Kapitalnutzung, indem objektive Daten zur Krankheitsstadieneinteilung bereitgestellt werden.
- Portfolio-Wirkung: Unterstützt die risikoadjustierte Priorisierung und Weiterentwicklung von therapeutischen Kandidaten für NAFLD.
Durchführungsaspekte
- Erfordert Fachkenntnisse in der Bildgebung an kleinen Tieren und der Modellierung hepatischer Erkrankungen.
- Setzt Zugang zu Mikro-CT-Geräten und fortschrittlicher Software zur Bildanalyse voraus.
- Erfordert eine standardisierte Auswahl anatomischer Regionen und Segmentierung von ROI über verschiedene Arbeitsgruppen hinweg.
- Die Übertragung auf verschiedene präklinische Modelle kann eine Optimierung des Protokolls erfordern.
- Die Genauigkeit hängt von einer präzisen anatomischen Zielbestimmung und konsistenten Bildgebungsparametern ab.
Biopharma-Häufige Fragen
Chapters in this video
0:04
Introduction
1:06
Animal Preparation and Imaging Workflow
2:02
Evaluation of Hepatic Lipid Deposition/Steatosis
3:21
Functional Tissue Uptake/Lipid (Chylomicron) Transfer in the Liver
4:27
Architecture and Density of the Hepatic Vascular Network
5:32
Hepatic Relative Blood Volume
6:33
Results: Average Contrast Values and the Micro‐CT Imaging in Mice with NAFLD and Healthy Controls
7:50
Conclusion
