Неинвазивная количественная оценка скелетных мышц у мелких животных с помощью микрокомпьютерной томографии

Краткое содержание

В этом протоколе используется микрокомпьютерная томография для экономически эффективной количественной оценки мышечной массы, включая скелетные мышцы и висцеральную ткань, жировую ткань и скелетную ткань у мелких животных. В нем проводится различие между мышечной и жировой тканью, что дает значительные преимущества для биомедицинских исследований, особенно в трансляционных исследованиях на мелких животных.

Аннотация

Размер, масса и состав скелетных мышц являются критически важными свойствами для изучения метаболических и мышечных заболеваний, поскольку они напрямую влияют на понимание прогрессирования заболевания и результатов лечения. Количественная оценка мышечной, жировой и скелетной массы живого животного важна в метаболических, физиологических, фармакологических и герологических исследованиях. Тем не менее, получение точных измерений состава тела, особенно мышечной массы, остается сложной задачей из-за ограничений, присущих традиционным методам оценки. Микрокомпьютерная томография (микрокомпьютерная томография) — это неинвазивный радиологический метод, который позволяет визуализировать внутренние структуры с высоким разрешением на моделях мелких животных. Стандартизированный метод микрокомпьютерной томографии может значительно улучшить трансляционные исследования с более надежными и эффективными результатами, особенно во время исследований старения или в разные моменты времени у одного и того же животного. Несмотря на свой потенциал, отсутствие стандартизации в методах получения и анализа изображений значительно затрудняет сопоставимость результатов различных исследований. В данной работе мы представляем всеобъемлющий и подробный недорогой протокол анализа мышечной массы с использованием микро-КТ для решения этих проблем и обеспечения согласованности исследований с использованием моделей мелких животных.

Введение

Размер, масса и состав являются критически важными свойствами скелетных мышц для изучения механизмов заболеваний, связанных с мышцами и метаболическими заболеваниями¹. Саркопения, кахексия, атрофия и миопатии имеют общие фенотипы: уменьшение массы, изменение состава и нарушение функции мышц 2,3,4,5. Тем не менее, количественная оценка состава тела у живого животного остается очень сложной и технически сложной⁶.

Основными методологиями визуализации in vivo и анализа состава тела являются двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия (DXA), компьютерная томография (КТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ). Эти методы в основном используются для скрининга и мониторинга заболеваний, которые приводят к снижению мышечной массы 7,8,9,10,11. ДЭРА является золотым стандартом для анализа состава тела из-за его более низкой стоимости. Тем не менее, ДЭРА имеет существенный недостаток по сравнению с МРТ и КТ: ее неспособность пространственно разрешать мышечную и жировую ткань¹.

МРТ использует сильные магнитные поля и радиоволны для получения подробных изображений внутренних структур тела¹². Одним из его основных преимуществ по сравнению с КТ является превосходное контрастное разрешение, позволяющее отлично дифференцировать различные типы мягких тканей ^1,13,14. В отличие от КТ, МРТ не использует ионизирующее излучение, что делает его более безопасным для повторного использования^15,16. Однако МРТ дороже и менее доступна, с более длительным временем сканирования и более высокими затратами на обслуживание^13,17. Таким образом, приборы МРТ, адаптированные для анализа мелких животных, обычно недоступны.

Микро-КТ похожа на обычную КТ, но предназначена для небольших структур и биомедицинских исследований¹⁸. Микрокомпьютерная томография — это передовой, неинвазивный метод радиологической оценки, который позволяет детально визуализировать внутренние структуры на моделях мелких животных. Микрокомпьютерная томография использует рентгеновские лучи для создания подробных изображений внутренних структур организма, опираясь на дифференциальное затухание рентгеновских лучей различными типами тканей. Во время микрокомпьютерной томографии мышь лежит на столе, который медленно перемещается по круговому порталу. Внутри портала вокруг мыши вращается рентгеновская трубка, излучающая рентгеновские лучи под различными углами. Детекторы на противоположной стороне улавливают эти рентгеновские лучи после того, как они проходят через тело¹⁸.

Программное обеспечение микрокомпьютерного томографа обрабатывает данные под этими несколькими углами для реконструкции двухмерных изображений поперечного сечения (срезов) тела. Посредством реконструкции эти срезы могут быть объединены для всестороннего представления внутренней анатомии¹⁹. Изображения, полученные с помощью микрокомпьютерной томографии, основаны на различной степени ослабления рентгеновского излучения различными тканями организма. Это ослабление количественно определяется с помощью единиц Хаунсфилда (HU), шкалы, которая стандартизирует радиоплотность^20,21. Шкала HU имеет основополагающее значение для сегментации, так как каждая структура имеет немного разное значение.

В настоящей статье мы использовали значения HU для точной дифференциации костей, мышечной ткани и жировой ткани¹. Опираясь на установленные диапазоны HU, мы обеспечили точный анализ и сравнение состава тела. В данной статье мы демонстрируем, как получать изображения с помощью микрокомпьютерной томографии и ее применение для визуализации и количественного определения мышечной, жировой и скелетной массы.

Протокол

Все методы были одобрены Комитетом по институциональному уходу за животными и их использованию Федерального университета Рио-де-Жанейро (UFRJ), Рио-де-Жанейро (IACUC - UFRJ; А16/23-025-20). Сканирование проводилось на самцах мышей C57BL/6 в возрасте 6 и 22 месяцев.

1. Подготовка животных

1. Обезболите мышей с помощью 2% изофлурана в смеси кислорода, доставляемого путем вапоризации. Используйте прецизионный испаритель как для индукции, так и для технического обслуживания со смесью 100% кислорода с помощью прецизионного испарителя.
2. Расположите животное под наркозом на спине на микрокомпьютерной томографии с помощью мышиной кроватки. Закрепите мышь лентой, чтобы свести к минимуму движение во время сканирования, а затем вставьте ее в портал.
3. На протяжении всего эксперимента, который длится около 10 минут, убедитесь, что животное носит маску, чтобы держать его под анестезиологической плоскостью, получая поддерживающую дозу по мере необходимости.

2. Получение и восстановление изображений

1. Получите микрокомпьютерную томографию тела с помощью системы доклинической визуализации с высоким разрешением. Захватите в общей сложности 1 024 проекции с временем экспозиции 470 мс каждая, используя вращение в режиме полета при напряжении 60 кВ и токе 480 мкА. Установите систему на увеличение 1,25, в результате чего поле зрения (FOV) составит 94,72 мм, а общее время сбора данных составит 8,02 минуты. Захватывайте изображения с биннингом 1 x 1, в результате чего получается разрешение 2 368 x 2 240 пикселей.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Оборудование, используемое в данной рукописи для микрокомпьютерной томографии, имеет ограничения в получении изображений головы из-за перекрытия с анестезирующей маской. Кроме того, не захватывается вся длина хвостового оперения. Таким образом, мы исключили анализ головы и хвоста (см. раздел 3).
2. Выполните сканирование с теми же параметрами на акриловом цилиндрическом фантоме (диаметр: 2,5 см, длина: 11,5 см), наполовину заполненном дистиллированной водой, чтобы определить HU для воздуха и воды. После завершения съемки восстановите изображения с помощью программного обеспечения для сбора данных с настройками, оптимизированными для снижения шума, и алгоритма обратной проекции с фильтром (FBP). Пакетная реконструкция изображений животных и фантомов с использованием изотропного вокселя размером 147 мкм и матрицей 640.
3. Извлечение HU воздуха и воды из фантома (исходных данных) с помощью эталонного программного обеспечения. Преобразуйте изображения в файлы DICOM и скорректируйте значения HU.

3. Анализ изображений

1. Загрузка файла
   ПРИМЕЧАНИЕ: Микрокомпьютерная томография — это метод, который захватывает изображения во временном и пространственном пространстве, создавая последовательность изображений. Поэтому необходимо открывать всю папку, а не одно изображение.
   1. В верхней левой части интерфейса найдите меню 3D Slicer , выделенное серовато-голубым цветом. Нажмите на кнопку Добавить данные ().
   2. Когда появится окно с двумя вариантами, выберите первый вариант: Выбрать каталог для добавления.
   3. Перейдите в папку, содержащую серию изображений DICOM для целевых животных, и нажмите на нее. Это действие откроет папку в программном обеспечении, что позволит просматривать все изображения одновременно.
   4. Наблюдайте за изображениями, отображаемыми на трех экранах. Каждый экран представляет собой различную анатомическую плоскость: корональную, сагиттальную и поперечную, обозначенные зеленым, желтым и красным цветами соответственно.
2. Сегментация
   1. Найдите редактор сегментов () в верхней вкладке (Модули) и нажмите на него.
   2. Нажмите зеленую кнопку + Добавить , чтобы создать сегменты, определяющие диапазон HU.
   3. Создайте сегменты для костей, мышечной ткани и жировой ткани, щелкнув по 3 раза каждый.
   4. Дважды щелкните по каждому сегменту, чтобы назвать и раскрасить его в соответствии с желаемыми настройками.
   5. Установите диапазон HU для каждого сегмента с помощью функции Порог, расположенной в левой части окна. Для этого найдите функцию Threshold Range и введите значения HU для каждого типа тканей: Сухая ткань (от -29 до 225 HU); жировая ткань (от -190 до -30 HU); костная (от 500 до 5 000 HU). Нажмите кнопку «Применить».
      ПРИМЕЧАНИЕ: Обратитесь к дополнительному рисунку S1 для сравнения значений HU.
   6. Повторите процесс сегментации для каждого типа тканей.
   7. Нажмите кнопку Показать 3D, чтобы создать 3D-рендеринг.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Рендеринг будет отображаться в синем квадранте дисплея.
3. Чистка изображения
   ПРИМЕЧАНИЕ: После сегментации и 3D-рендеринга посторонние элементы должны быть исключены, чтобы гарантировать, что они не будут включены в объемные измерения мышечной ткани, жировой ткани и костей. Удаление этих артефактов имеет важное значение для обеспечения точного анализа.
   1. Найдите инструмент «Ножницы» () в меню «Сегментация ».
   2. Выберите анатомическую плоскость или 3D-рендеринг для более четкого представления удаляемого объекта.
      1. Если вы используете анатомическую плоскость, нажмите кнопку «Развернуть обзор » () на цветной полосе плоскости. В окне анатомической плоскости используйте кнопку прокрутки мыши для навигации вперед или назад по компьютерной томографии.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Каждое окно может прокручиваться независимо.
      2. Для 3D-рендеринга используйте левую кнопку мыши для поворота вдоль любой оси и правую кнопку мыши для увеличения.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Клавиши со стрелками на клавиатуре также могут поворачивать изображение.
   3. Выбрав инструмент «Ножницы », выделите сегментацию вокруг ненужного объекта и обведите его, чтобы удалить из изображения. Программное обеспечение автоматически удаляет объект.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что выбрана операция Стереть внутри . Если используемое оборудование генерирует изображения для любого небиологического изображения, такого как бусина, анестетик или хирургическое оборудование, важно удалить его. Кроме того, если какая-либо анатомическая область не получена полностью, крайне важно установить анатомическую привязку для удаления этих областей, которые не были полностью получены, чтобы обеспечить повторяемость между экспериментами. Ненужные объекты должны быть удалены в каждой плоскости.
   4. Нажмите на значок восстановления макета вида (), чтобы вернуться на экран с четырьмя окнами, независимо от выбранного окна.
   5. Повторите этот процесс для всех окон, в которых объект необходимо удалить.
4. Объем сегментации
   1. После сегментации количественно оцените объемы сегментов с помощью функции количественной оценки , которая находится в раскрывающемся меню.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для этого действия должны быть видны все сегментации.
   2. Перейти к количественной оценке | Статистика сегментов. Нажмите « Применить» и подождите, пока программное обеспечение сгенерирует таблицу со значениями для каждой сегментации. Программное обеспечение предоставляет два значения объема для каждой сегментации: Labelmap (LM) и Closed Surface (CS).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Значение LM обычно подходит для вычисления объемов сегментов с использованием количества вокселей, умноженного на объем одного воксела. CS Value использует модель сглаженной поверхности и интегрирует объем на основе треугольных элементов поверхности. CS более близко выравнивается с анатомическими контурами и рекомендуется для точных измерений.
   3. Чтобы загрузить данные от нового животного, сохраните и закройте сцену в меню файла .
5. Анализ телесного состава
   1. Используйте измерения объема, предоставленные программным обеспечением в см³ , чтобы преобразовать эти объемы в массу ткани и применить соответствующую плотность для каждого типа ткани. Используйте следующие значения плотности тканей, указанные Международной комиссией по радиационным единицам и измерениям²²: 0,95 г/см³ (жировая ткань), 1,05 г/см³ (мышечная ткань) и 1,92 г/см³ (скелетная ткань)².
      1. Чтобы рассчитать массу ткани, умножьте объем (см³), полученный с помощью программного обеспечения, на соответствующую плотность ткани (г/см³):
         Масса жировой ткани:_{объемная сегментация} x 0,95 = Масса_{жировой} ткани
         Масса мышечной ткани:_{объемная сегментация} x 1,05 =_{массовая мышечная масса}
         Масса скелетной ткани: объемная_{сегментация} x 1,92 = масса_{скелета}
         Общая масса: Масса_{жировой} ткани + Масса_{постной} массы +_{Масса скелета} =_Общая масса
6. Измерение длины кости
   ПРИМЕЧАНИЕ: Для коррекции массы ткани по длине кости для определенных анализов необходимо получить определенную длину костей.
   1. Вернитесь в меню «Редактор сегментов ». Скройте сегментацию жировой ткани и мышечной ткани, нажав на значок глаза () рядом с каждым сегментом.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Видимой должна оставаться только сегментация, соответствующая скелетной ткани.
   2. Выберите опцию «Переключить пометки/Панель инструментов» () в верхнем углу главного меню. Это откроет дополнительное меню прямо под главным меню. Найдите кнопку создания новой линии ().
   3. После нажатия на кнопку «Создать новую линию » перейдите к 3D-реконструкции и определите кость, которую необходимо измерить.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Рекомендуемыми костями являются большеберцовая кость или бедренная кость²².
   4. Как только кость будет идентифицирована, щелкните левой кнопкой мыши на одном конце кости и еще раз на другом конце ткани. Это действие позволяет программному обеспечению рассчитать размер кости.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для согласованных измерений выберите одну и ту же анатомическую область кости для каждого животного. Например, головка бедренной кости используется в качестве одного конца, а латеральный мыщелок — в качестве другого конца бедренной кости.
7. Анализ и нормализация данных
   ПРИМЕЧАНИЕ: Данные о массе могут быть получены, как описано в разделе 3.5, и использованы в том виде, в котором они есть. В качестве альтернативы, нормализовать мышечную, жировую и костную массу можно двумя способами.
   1. Рассчитайте соотношение между массой ткани и весом животного в день получения изображений.
      Нормализация по весу: Масса_{постного ÷} Масса тела
   2. Рассчитайте соотношение между массой и размером костей (например, бедренной или большеберцовой кости).
      Нормализация по бедренной кости: масса_{постной} ÷ размер_{бедренной кости}
      Нормализация к большеберцовой кости:_{массовая постная} ÷ Размер_{большеберцовой кости}
      ПРИМЕЧАНИЕ: Параметры нормализации выбираются на основе экспериментального вопроса. Если ожидается изменение размера кости (например, при сравнении ремоделирования кости), рекомендуется нормализация по массе тела (. 3.7.1). Кроме того, если в вашем экспериментальном вопросе ожидаются изменения массы тела, то размер длинной кости является рекомендуемым параметром нормализации (пункт 3.7.2).

Результаты

Правильное анатомическое положение животного под действием седативных препаратов на столе для визуализации обеспечивает стабильные и воспроизводимые результаты сканирования, подчеркивая эффективность сбора данных для получения надежных результатов. Надлежащее воздействие седативных препаратов на животных на протяжении всей визуализации, включая специализированные системы подачи газов и испарители, имеет основополагающее значение для точной анатомической оценки (Рисунок 1).

На рисунке 2 показана сегментация и рендеринг в различных анатомических плоскостях, представлены последовательные изображения в корональной, сагиттальной и поперечной плоскостях. Эти изображения демонстрируют постепенную сегментацию скелетной, жировой и мышечной тканей, достигая кульминации в тщательно сегментированном представлении, которое объединяет все типы тканей, подчеркивая четкое различие между тканями и демонстрируя региональную маркировку на основе идентифицированных типов тканей. Несмотря на ограничения оборудования, исключающие захват всего тела, метод предоставляет подробную информацию о распределении и составе тканей в различных анатомических плоскостях.

На рисунке 3 представлены 3D-визуализации с акцентом на типы тканей — костная (синяя), жировая ткань (желтая) и мышечная ткань (красная) — что обеспечивает всестороннюю визуализацию анатомических структур. Такая визуализация подчеркивает эффективность протокола в создании подробных 3D-моделей, необходимых для анатомических исследований.

В таблице 1 приведены нормализованные массы тканей (мышечная масса, жировые отложения и скелетная масса) по отношению к весу животного в день визуализации. Представленные значения являются результатом умножения объема ткани (в см³) на соответствующую плотность ткани, как подробно описано в шаге 3.5.1.1 методики.

В таблице 2 приведены абсолютные значения состава тела, показывающие распределение массы каждого животного и процентное содержание жира, жира в организме и скелетной ткани. Это позволяет нам оценить общее количество каждого типа тканей и то, как он влияет на общий состав тела каждого образца.

В дополнительной таблице S1 показано время, необходимое каждому аналитику для завершения анализа состава тела каждого животного, и вариативность результатов у разных аналитиков. Он оценивает, существует ли значительная вариативность между опытными (Аналитики 1, 2 и 5) и неопытными операторами (Аналитики 3 и 4) при измерении таких показателей состава тела, как мышечная масса, масса жира в организме и скелетная масса.

На рисунке 4 представлен сравнительный анализ состава тела взрослых и пожилых людей. Он показывает снижение процента мышечной массы и увеличение жира в организме, что соответствует типичным моделям старения. Эти результаты в совокупности подчеркивают надежность и точность протокола визуализации в предоставлении критически важных анатомических данных, что имеет важное значение для совершенствования методологий доклинических исследований.

Рисунок 1: Подготовка животных. (А) Аппаратура, используемая для седации животных на протяжении всего процесса визуализации, такая как системы подачи газа и испарители; (B) система микрокомпьютерной томографии. (C) Животное, находящееся под наркозом, лежит лежа на спине на мышиной лежанке. Правильное позиционирование имеет решающее значение для получения стабильных и воспроизводимых результатов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 2: Сегментация и визуализация срезов в различных анатомических плоскостях. (А) корональная плоскость, (В) сагиттальная плоскость и (В) поперечная плоскость. Слева направо на изображениях показано несегментированное сканирование (серый), сегментация костей (синий), сегментация жира в организме (желтый), сегментация мышечной ткани (красный) и, наконец, полная сегментация, включая все сегментации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 3: 3D визуализация. Слева направо на изображениях отображается 3D-рендеринг объекта, выделяя различные типы тканей: кости — синим, жировые отложения — желтым, мышечная ткань — красным, а итоговое изображение показывает комплексное изображение, объединяющее кости, жировую ткань и мышечную ткань. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 4: Сравнение состава тела взрослых и пожилых мышей. Гистограмма иллюстрирует процентное соотношение состава тела скелетной ткани (взрослый: 10,5 ± 0,5%; пожилой: 9,9 ± 1,0%, p = 0,19), жира в организме (взрослый: 17,2 ± 5,7%; пожилой: 27,9 ± 4,4%, p = 0,03) и мышечной массы (взрослый: 72,3 ± 5,7%; пожилой: 62,3 ± 3,6%, p = 0,03). Данные представлены в виде среднего ± SD от животных (взрослые: n = 3; пожилые: n = 3). Статистику рассчитывали с помощью непарного t-критерия с однохвостым значением p (* p < 0,05). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

ХУДОЙ
Идентификация животного	Обедненная масса (г)	Вес (г)	Нормализация (вес)
Пожилые люди 1	15.1	37.4	0.4
Пожилые 2	14.4	44.4	0.3
Пожилые 3	14.3	37.7	0.4
Взрослый 1	12.3	29.1	0.4
Взрослый 2	16.5	30.4	0.5
Взрослый 3	16.1	31.7	0.5
ЖИРА
Идентификация животного	Жировая масса тела (г)	Вес (г)	Нормализация (вес)
Пожилые люди 1	6.4	37.4	0.2
Пожилые 2	8.2	44.4	0.2
Пожилые 3	5.3	37.7	0.1
Взрослый 1	4.4	29.1	0.2
Взрослый 2	2.7	30.4	0.1
Взрослый 3	3.4	31.7	0.1
СКЕЛЕТНЫЙ
Идентификация животного	Масса скелета (г)	Вес (г)	Нормализация (вес)
Пожилые люди 1	2.3	37.4	0.06
Пожилые 2	2.3	44.4	0.05
Пожилые 3	2.4	37.7	0.06
Взрослый 1	2.0	29.1	0.07
Взрослый 2	2.3	30.4	0.08
Взрослый 3	2.2	31.7	0.07

Таблица 1: Нормализация масс по массе животного в день проведения визуализации. Как поясняется в разделе 3.7, масса ткани может быть нормализована по весу животного в день обследования. Эта нормализация применяется к мышечной, жировой и костной ткани в зависимости от веса животного.

Состав тела (г)
	Объем сегментации x 1,05	Объем сегментации x 0,95	Объем сегментации x 1,92	Худой + Жировой + Скелетный
Идентификация животного	Обедненная масса (г)	Жировая масса тела (г)	Масса скелета (г)	Общая масса (г)
Пожилые люди 1	15.1	6.4	2.3	23.8
Пожилые 2	14.3	8.2	2.3	24.9
Пожилые 3	14.3	5.3	2.4	22.0
Взрослый 1	12.3	4.4	2.0	18.6
Взрослый 2	16.5	2.7	2.3	21.5
Взрослый 3	16.1	3.4	2.2	21.7
Состав тела (%)
Идентификация животного	Мышечная масса (%)	Жировая масса тела (%)	Масса скелета (%)	Общая масса (%)
Пожилые люди 1	63.6	26.8	9.6	100
Пожилые 2	58.1	32.8	9.0	100
Пожилые 3	64.9	24.1	11.0	100
Взрослый 1	65.9	23.5	10.6	100
Взрослый 2	76.8	12.4	10.9	100
Взрослый 3	74.3	15.7	9.9	100

Таблица 2: Состав тела. (А) Состав тела животных в граммах; (В) процентное соотношение состава тела.

Дополнительная таблица S1: Состав тела, оцененный различными операторами. Для каждой оценки регистрировались мышечная масса, жировая масса тела, скелетная масса и время, затраченное на анализ (в минутах). Аналитики 1, 2 и 5 были опытными операторами, в то время как аналитики 3 и 4 были неопытными и следовали только протоколу, описанному в исследовании. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок S1: Диапазон плотности различных биологических и небиологических материалов. На рисунке показаны диапазоны плотности различных биологических тканей и небиологических веществ. Значения были получены из литературы и скорректированы для достижения оптимальной дифференцировки тканей. Кости демонстрируют самую высокую плотность, за ними следуют мышечные ткани, в то время как жир в организме демонстрирует значительно меньшую плотность. Устройство было откалибровано с использованием воды в качестве эталона при плотности 0. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Обсуждение

Оценка с помощью томографии является эффективным и неинвазивным методом получения подробной информации о составе тела. Микро-КТ, в частности, предлагает ценные критерии оценки исходов для доклинических исследований. В области костей микрокомпьютерная томография имеет различные области применения, поскольку анализ микроархитектуры²³ и ремоделирование кости²⁴ представляют особый интерес. Оценка морфологии внутренней биологической структуры актуальна и в биомедицинских исследованиях, так как анализ плотности сосудистой сети в конкретной ткани позволяет оценить ее функцию и сделать вывод о^{метаболизме25}. Для эндокринных и метаболических исследований жировой массы использование микро-КТ дает фундаментальную информацию у живых мелких животных^26,27. Кроме того, микрокомпьютерная томография может применяться и в других областях, таких как зоология и ботаника, где она используется для оценки структуры мелких насекомых и растений^28,29.

Существенным ограничением микрокомпьютерной томографии является высокая стоимость и ограниченный доступ к программному обеспечению для анализа изображений. Кроме того, предварительные знания анатомии, особенно анатомии животных, необходимы для правильных измерений. В данной рукописи представлено программное обеспечение для 3D-слайсера, способное выдавать результаты, сравнимые с коммерческими аналогами. Эта система также снижает требования к обширным анатомическим знаниям, так как она является полуавтоматической^{на 30} градусов.

Изображения, полученные с помощью микрокомпьютерной томографии и проанализированные программным обеспечением, показали, что состав тела мышей следует траектории, аналогичной траектории человека во время старения, характеризуясь увеличением общей жировой ткани и сопутствующим снижением мышечной^массы. Эти результаты были очевидны при сравнении взрослых мышей (6 месяцев) с пожилыми мышами (22 месяца).

Из-за ограничений оборудования маска для анестезии блокирует захват головы. Таким образом, мы не смогли захватить и точно сегментировать всю голову. В результате мы установили соглашение об использовании атласной кости (C1) в качестве анатомической точки отсчета, сосредоточив наш анализ на области ниже этой точки в используемом здесь оборудовании. Поэтому все изображения выше C1 были выбраны для удаления. Техника не получила полной длины хвостового оперения. Таким образом, во всех анализах хвост был удален из базальной области. Мы предлагаем пользователю установить анатомические точки для выбранных исключенных областей для поддержания воспроизводимости между экспериментами.

В данной статье представлен метод анализа томографических изображений с использованием доступного и экономически эффективного протокола. Программное обеспечение успешно различало три типа тканей: мышечную массу, жировую ткань и скелетную ткань. Тем не менее, он не смог отличить скелетные мышцы от висцеральных органов, что является общей проблемой при анализе состава тела мышей.

Микрокомпьютерная томография не обладает способностью дифференцировать висцеральную ткань и скелетную мышечную массу. Несмотря на это ограничение, наши результаты демонстрируют ценность программного обеспечения для изучения заболеваний, влияющих на состав тела, особенно тех, которые влияют на скелетные мышцы, таких как гипертрофия или атрофия. Его можно повторять в качестве неинвазивного теста, что позволяет контролировать продольный состав тела. Эта возможность помогает оценивать защитные методы лечения и разрабатывать протоколы для моделирования многих метаболических заболеваний.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
3DSlicer, версия 5.6.2	3D Slicer platform		Бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа изображений и научной визуализации.
Amide, версия 1.0.1	Платформа		Бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, используемое для коррекции значений единиц Хаунсфилда в обработанных изображениях DICOM.
Amira, версия 4.1	Thermo Fisher Scientific		Используется для извлечения значений единиц измерения воздуха и воды Hounsfield из необработанных данных фантома и для преобразования изображений в файлы DICOM.
Изофорин	Кристá lia		Изофлуран является негорючим жидким анестетиком для использования в общей ингаляционной анестезии методом вапоризации.
Подсистема Triumph XO	Подсистема визуализации Gamma Medica-Ideas Flex		Advanced предназначена для доклинической визуализации мелких животных, предлагая возможности КТ и ПЭТ высокого разрешения для количественного и качественного анализа.