$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Il protocollo presentato descrive l'uso dell'imaging CMR per esperimenti longitudinali, non invasivi e in vivo per analizzare la funzione cardiaca nei topi. Questi risultati sono esempi di animali sani per dimostrare la fattibilità dell'utilizzo di immagini CINE per quantificare i parametri cardiaci. Tuttavia, i metodi descritti possono essere utilizzati per vari modelli animali. Sebbene specifici modelli di malattia possano richiedere piccole alterazioni del protocollo, la sua struttura di base per valutare i diversi parametri funzionali cardiaci sarà molto simile. Un caso particolare degno di nota è un modello di infarto miocardico in cui parte del cuore ha una significativa perdita di contrattilità. Ciò può causare una bassa qualità del segnale del navigatore cardiaco all'interno di questa fetta. In questo caso, un'opzione alternativa sarebbe l'acquisizione del navigatore da una fetta separata, come descritto in un precedente studio di Coolen et al.16. Le immagini CINE in diverse viste sono ricostruite da dati retrospettivamente gated utilizzando algoritmi CS e vengono analizzate utilizzando un software di analisi delle immagini per calcolare i valori di deformazione e HDF.
La qualità delle immagini acquisite dipende naturalmente da tutte le fasi di preparazione, che devono essere eseguite con attenzione prima di iniziare il protocollo MRI cardiaco. Ad esempio, se non si osservano chiari segnali ECG e respiratori quando si posiziona l'animale all'interno dello scanner MRI, ciò probabilmente comporterà acquisizioni non ottimali e persino un aumento dei tempi di scansione a causa dell'effetto aggiunto delle distorsioni magnetoidrodinamiche17. È importante rendersi conto che a causa della pianificazione sequenziale degli orientamenti delle fette, gli animali non possono essere semplicemente riposizionati tra le scansioni. Non è quindi possibile regolare nuovamente i cavi ECG tra una scansione e l'altra, in quanto ciò altererà la posizione del mouse nello scanner. Durante la scansione, il controllo della temperatura è fondamentale per mantenere un intervallo cardiaco e respiratorio costante, che avvantaggia in particolare la qualità delle scansioni retrospettivamente chiuse che vengono acquisite per un periodo di tempo più lungo. Durante questa scansione ad alto ciclo di lavoro, la temperatura dell'animale potrebbe aumentare costantemente, causando l'aumento della frequenza cardiaca e respiratoria. La regolazione della temperatura dell'impianto di riscaldamento e dell'anestesia potrebbe contribuire notevolmente a stabilizzare la frequenza respiratoria prima o durante la scansione.
Un passaggio critico durante l'analisi è la coerenza nel disegno del contorno. Mentre la segmentazione automatica funziona bene per i dati clinici, non funziona in modo robusto nel caso di dati cardiaci di topo (non testati per i ratti). L'alta frequenza cardiaca e l'elevato flusso sanguigno durante specifiche fasi cardiache, specialmente all'inizio del riempimento di LV, possono causare dephasing intravoxel e vuoti di segnale, compromettendo la delineazione della parete miocardica. Non è quindi consigliabile analizzare ogni fotogramma in modo indipendente, ma ispezionare visivamente il movimento della parete miocardica tra i fotogrammi e tenerne conto quando si disegnano i contorni su tutti i fotogrammi. Si consiglia di copiare e regolare il contorno endocardico tra due fotogrammi consecutivi per mantenere un movimento contrattile più naturale nell'analisi. In questo protocollo, i muscoli papillari sono esclusi dal volume del lume ventricolare nelle immagini SA per la valutazione della funzione sistolica e diastolica, mentre sono inclusi nelle viste 2CH, 3CH e 4CH per l'analisi del ceppo e dell'HDF perché quest'ultima si basa sulla conoscenza del movimento preciso della parete miocardica, piuttosto che sul volume preciso del lume ventricolare.
Mentre i parametri di funzione sistolica e diastolica si basano sulla misurazione dei volumi di LV durante tutto il ciclo cardiaco, i parametri di deformazione e HDF dipendono anche dai modelli di movimento all'interno della parete miocardica. Per questo, vengono utilizzate tecniche di tracciamento delle caratteristiche in cui lo spostamento del segmento miocardico può essere valutato riconoscendo caratteristiche anatomiche distinte e intensità del segnale tra le fasi CINE successive. Il forte contrasto tra pool sanguigno e miocardio nelle immagini CMR facilita l'uso del feature-tracking per il successivo ceppo e l'analisi HDF8. Prima del tracciamento delle caratteristiche CMR, il ceppo miocardico è stato determinato con ecografia di tracciamento delle macchie e marcatura dei tessuti CMR. Il tracciamento delle funzionalità CMR non richiede tempo di scansione aggiuntivo rispetto all'etichettatura dei tessuti CMR. Tuttavia, nonostante l'uso dell'innesco retrospettivo, la CMR ha ancora una risoluzione temporale limitata, che potrebbe rendere difficile valutare correttamente le deformazioni veloci all'interno del ciclo cardiaco.
La valutazione dell'HDF durante tutto il ciclo cardiaco richiede misurazioni dei diametri delle valvole mitrale e aortica per calcolare l'HDF in direzioni apice-base e inferolaterale-anteroroseptale utilizzando le equazioni precedentemente descritte18. Questo metodo ha mostrato stime coerenti dell'HDF rispetto allo standard di riferimento 4D-flow MRI, che ha una disponibilità limitata nell'uso clinico a causa della sua complessità6. È importante sapere che una stima robusta dei diametri delle valvole è difficile e, pertanto, i diametri delle valvole dovrebbero essere mantenuti costanti per un gruppo di animali e attraverso misurazioni ripetute in uno studio longitudinale, poiché le variazioni di questo parametro da stime errate potrebbero facilmente oscurare sottili cambiamenti nei parametri HDF. Il software specifico utilizzato per calcolare i parametri GLS e HDF potrebbe non essere disponibile per tutti gli utenti. Pertanto, si può fare riferimento a Voigt et al.19 (GLS) e Pedrizzetti et al.6,20 (HDF), che contengono tutte le descrizioni matematiche che costituiscono la base dei rispettivi calcoli eseguiti dal software di analisi.
Ai fini di questo studio, il protocollo è stato valutato in animali sani (N = 6). Un insieme rappresentativo di curve temporali per volume LV, dV/dt, endoGLS e HDF è mostrato nella Figura 5A-C. I valori medi di più parametri funzionali cardiaci (EF, rapporto E'/A', picco GLS e HDF) sono mostrati nella Figura 5D. Questi concordano bene con protocolli comparabili usati in letteratura21. La letteratura sui dati GLS e HDF nei topi è scarsa. È stato misurato un valore GLS medio del -22,8%, che è nello stesso intervallo del dato clinico8, indicando che le misurazioni GLS ottenute con il metodo descritto sono fattibili nei topi. Le curve HDF ottenute nei topi mostrano anche le stesse fasi distinte osservate nei dati umani, mostrando la traduzione di successo di questa tecnica nella ricerca preclinica. Mentre i parametri HDF sono ipotizzati per servire come biomarcatori precoci della disfunzione cardiaca, sono necessari ulteriori studi per indagare il valore diagnostico e predittivo di questo nuovo parametro. I risultati di questo protocollo mostrano che i risultati di HDF e GLS dovrebbero essere più variabili tra gli animali, il che deve essere preso in considerazione quando sono previste sottili differenze nei modelli animali o negli effetti del trattamento.