マイクロコンピュータ断層撮影法を用いた小動物における非侵襲的骨格筋定量化
2024年11月8日
このプロトコルでは、マイクロコンピュータ断層撮影法を使用して、小動物の骨格筋や内臓組織、脂肪組織、骨格組織などの除脂肪体重を費用対効果の高い定量化を可能にします。痩せた組織と脂肪組織を区別し、生物医学研究、特に小動物でのトランスレーショナル研究に大きな利点をもたらします。
マイクロCTは、体組成を分析するための費用対効果の高い非侵襲的な技術です。これは、筋肉生理学の研究で有利であり、介入中に許可されます。マイクロCTは、同じ動物から複数回のデータを提供し、分析品質を向上させ、動物の使用を減らします。
フォトンカウンティングX線検出器は、ナノ粒子プラットフォームに関連するさまざまな造影剤を使用して組織の定量的な鑑別を可能にするマイクロCTの革新です。これにより、バリウム溶液によるさまざまな解剖学的領域の識別を向上させることができます。トレーニングは、マイクロCTデータ解析において大きな課題を提起し、また、前臨床CTの一貫したプロトコルの欠如は、特に生体材料や腫瘍画像を扱う場合、解剖学的領域がさまざまなハウンズフィールド値を示す可能性があるため、画像取得を複雑にする可能性があります。
当社のプロトコルは、段階的な経路を提供し、訓練を受けたユーザーも訓練を受けていないユーザーも、マイクロCTデータの取得と分析を行い、同様の結果を得ることができます。私たちは現在、骨格筋機能と社会的相互作用に関連するマウスの自発的コンパートメントの解析に注目しています。また、2Dモデルや3Dモデルを用いたin vitroでの骨格細胞の分化研究にも興味があります。
まず、麻酔をかけたマウスを、専用のマウスベッドを使用してMicroCTスキャナー上で仰臥位に置きます。マウスをノーズコーンとテープで固定して、スキャン中の動きを最小限に抑えます。次に、マウスをmicroCTスキャナーのガントリーに挿入します。
高解像度の前臨床イメージングシステムを使用して、身体のマイクロCTスキャンを取得します。60キロボルトの電圧と480マイクロアンペアの電流でフライモード回転を使用して、それぞれ470ミリ秒の露光時間で合計1,024の投影をキャプチャします。光学系を1.25倍に設定すると、視野角は94.72mm、合計捕捉時間は8.02分になります。
1つずつのビニングで画像をキャプチャし、2、368 x 2、240ピクセルの解像度を生成します。アクリル製の円筒形ファントムで同じパラメータでスキャンを実行し、参照されたソフトウェアを使用して空気と水のハウンズフィールド単位またはHU値を抽出します。画像をDICOMファイルに変換し、HU値を修正します。
マウスのマイクロCT画像を取得した後、画像解析ソフトウェアを開き、インターフェースの左上にある灰色がかった青色で強調表示された3Dスライサーメニューを見つけます。[データの追加]をクリックします。2つのオプションがあるウィンドウが表示されたら、最初のオプションを選択し、追加するディレクトリを選択します。
次に、ターゲットのDICOM画像が含まれているフォルダに移動してクリックします。3つの画面に表示される画像を観察し、異なる解剖面を表し、冠状面を緑、矢状面を黄色、横方向を赤にします。上部のタブの [モジュール] で、セグメント エディターを選択してセグメント化オプションを開きます。
次に、緑色のプラスの[追加]ボタンをクリックして新しいセグメントを作成し、各組織タイプのHU範囲を定義します。次に、各セグメントをダブルクリックして、目的の設定に従って名前を付けて色を付けます。各セグメントの HU 範囲は、しきい値機能を使用して設定します。
各組織タイプについて、HU値、除脂肪組織マイナス29〜225、脂肪組織マイナス190〜マイナス30、骨500〜5,000を入力します。「適用」ボタンをクリックします。HU 範囲を設定したら、[Show 3D] をクリックして、セグメント化された組織の 3D レンダリングを生成します。
セグメンテーションメニューで、不要なオブジェクトを削除するハサミツールを選択します。解剖学的平面の場合は、目的の平面の色付きバーにあるビューの最大化ボタンをクリックし、マウスのスクロールを使用してCTスキャンをナビゲートします。3D レンダリングでは、マウスの左ボタンを使用して回転し、マウスの右ボタンを使用してズームします。
次に、はさみツールを使用して不要なオブジェクトを強調表示し、それを囲んで画像から削除します。ビューレイアウトの復元アイコンをクリックすると、4 ウィンドウレイアウトに戻ります。セグメンテーション後、「定量化」と「セグメント統計」に移動して、各セグメントの体積を計算します。
[適用]をクリックし、ソフトウェアが各セグメンテーションの値を含むテーブルを生成し、ラベルマップと閉じたサーフェスボリュームの両方を表示するのを待ちます。ソフトウェアが提供する立方センチメートル単位の体積測定値を使用して、これらの体積を組織質量に変換します。各組織タイプに適切な密度を適用し、脂肪組織の場合は1立方センチメートルあたり0.95グラム、除脂肪組織の場合は1立方センチメートルあたり1.05グラム、骨格組織の場合は1立方センチメートルあたり1.92グラムを適用します。
骨の長さを測定するには、セグメントエディターメニューに戻り、各セグメントの横にある目のアイコンをクリックして、脂肪組織と除脂肪組織のセグメントを非表示にします。次に、メインメニューの上隅にあるツールバーオプションを選択します。[Create New Line] ボタンをクリックして、3D レンダリングでボーンの長さを測定します。
3D再構成で骨を特定します。ボーンの一方の端をクリックし、もう一方の端をクリックして、ソフトウェアがボーンの長さを測定できるようにします。骨格組織、脂肪組織、および痩せた組織のセグメンテーションは、連続した冠状面、矢状面、および横面を通じて提示され、明確な組織区別を効果的に示しました。
3Dレンダリングにより、青は骨、黄色は脂肪組織、赤は除脂肪組織を表すなど、詳細な解剖学的構造が明らかになりました。高齢の被験者は、成人の被験者と比較して体脂肪率が高く、除脂肪体重が減少しており、加齢に伴う体組成の変化を示しています。
概要
このプロトコルは、小動物の体組成を定量化するための費用対効果の高いマイクロコンピュータ断層撮影（microCT）法を導入し、リーンマス、脂肪組織、骨格構造に焦点を当てています。この技術は組織タイプの明確な区別を提供し、生物医学および応用研究に有益です。
主要な研究構成要素
研究領域
- 体組成分析
- 筋肉生理学
- 生物医学研究技術
背景
- リーン組織と脂肪組織の定量化の重要性
- 革新的な光子カウントX線検出器による組織区別の向上
- microCTデータ分析と取得プロトコルの課題
使用された方法
- イメージング用のマイクロコンピュータ断層撮影
- 実験用のモデル生物としてのマウス
- 分析用の3Dイメージングおよびセグメンテーションソフトウェア
主要な結果
- 同じ動物から複数のスキャンを効果的に取得する能力
- 組織セグメンテーションを通じた異なる解剖学的領域の識別
- 体組成の年齢関連変化を示す相関データ
結論
- この研究は、小動物の体組成評価のための信頼性の高いmicroCTプロトコルを示しています。
- これは筋肉生理学および加齢関連研究の理解を進めるために重要な関連性を持っています。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Non-invasive micro-CT quantification of skeletal muscle, adipose, and bone in small animals addresses a critical gap in preclinical metabolic and muscle disease research by enabling precise, longitudinal body composition analysis. Standardized imaging and segmentation protocols improve predictive confidence and translational continuity across studies, supporting robust target validation and mechanistic de-risking. This capability is essential for portfolio triage and risk-adjusted advancement in metabolic, geroscience, and muscle physiology pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative assessment of muscle and adipose tissue changes in response to interventions.
- Supports mechanistic de-risking by providing reproducible, high-resolution tissue composition data.
- Facilitates functional target validation through longitudinal monitoring within the same animal.
Screening & Assay Development
- Prepares validated animal models for downstream pharmacologic and metabolic screening workflows.
- Standardizes body composition measurement, enhancing assay reproducibility and comparability.
- Generates quantitative outputs for reliable compound evaluation and dose-response studies.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical models with disease-relevant endpoints such as age-related muscle loss and fat accumulation.
- Enables continuity from early discovery through preclinical validation by supporting repeated, non-destructive measurements.
- Improves risk-adjusted advancement decisions by providing robust, quantitative biomarkers of tissue change.
Pipeline & Workflow Integration
Micro-CT body composition analysis integrates from early discovery through lead identification and preclinical validation, supporting hypothesis testing and translational biomarker development.
- Discovery Biology: Provides quantitative, non-invasive readouts for hypothesis-driven studies of muscle and metabolic function.
- Screening: Delivers standardized, reproducible tissue segmentation and volume measurements for assay readiness.
- Analytics: Outputs precise volumetric and mass data, enabling statistical comparison across experimental groups and time points.
- Translational Research: Supports alignment with clinical endpoints by modeling age-related and disease-relevant body composition changes.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable imaging and analysis platform for diverse metabolic, muscle, and aging studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in preclinical models.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of body composition analysis.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust, quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of metabolic and muscle disease programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in micro-CT imaging, segmentation, and quantitative analysis.
- Needs access to high-resolution preclinical imaging systems and compatible analysis software.
- Demands protocol standardization and cross-team training for consistent data acquisition and interpretation.
- Must adapt segmentation thresholds and analysis parameters for different animal models and tissue types.
- Potential limitations include anatomical variability and the need for careful calibration of Hounsfield units.
