Kritik Boyutlu Kemik Defektlerinde Kullanıcı Tanımlı İlgi Bölgesi için Boylamsal Mikro Bilgisayarlı Tomografi Görüntü Analizi
24 Haziran 2025
Uzunlamasına bir in vivo sıçan radyal kusur modelinde kullanıcı tanımlı bir ilgi bölgesini (ROI) analiz etmek için bir yöntem sunuyoruz. Bu yöntem, daha önce mikrobilgisayarlı tomografi (μCT) tarama görüş alanı, numune oryantasyonu ve iskelenin temel varlığındaki varyasyonlarla sınırlı olan farklı iskeleler arasında karşılaştırmalı analiz yapılmasını sağlar.
Kritik büyüklükteki defektlerde kemik rejenerasyonunu artırmak ve geleneksel iskelelere kıyasla iyileşme oranlarını iyileştirmek için nanopartikül iskeleleri geliştirdik.
Mevcut yöntemler genellikle tüm kemiklerdeki kemik hacmi değişikliklerini izler, kesinlikten yoksundur ve boylamsal modellerde lokalize ilgi alanlarını tutarlı bir şekilde tanımlar. Protokolümüz, katı modellerde tutarlı lokalize ilgi alanı takibi sağlar, hassasiyeti ve boylamsal analizi geliştirir ve tam kemik hacmi değerlendirmeleriyle karşılaştırılır.
Bu bulgular, zaman içinde kemik rejenerasyonunu daha doğru bir şekilde ölçmemize ve çalışmamızın potansiyel translasyonel etkisini daha etkili bir şekilde iletmemize olanak tanıyacaktır.
[Eğitmen] Başlamak için, karşılaştırma veri kümesinden çıkarılan yarıçap kemiğini açın ve üzerine sağ tıklayın. Ardından, görüntü kayıt sihirbazını arayın ve seçin. Özellikler bölümünde, ayıklanan yarıçap kemiği için verileri karşılaştırma veri kümesine ayarlayın ve ayıklanan yarıçap kemiği için ilk zaman noktası veri kümesine başvurun. Görüntü kayıt sihirbazı eylemi bölümünde, dördüncü adımdan biri için atla'yı tıklatın. Dördüncü adımların ikinci ve üçüncü adımlarında, sekme kutusunu veri kümeleri arasındaki ortak bölgeye ayarlamak için etkileşim imlecini kullanın ve her adımdan sonra eylem altında uygula'ya tıklayın. Dördüncü adımın dördüncü adımında, metriği bağıntı, dönüşümü katı, ana eksenleri hizalamak için ön hizalamayı ayarlayın ve eylem altında uygula'yı tıklatın. Veri kümelerini hizaladıktan sonra, çıkarılan yarıçap kemiği için karşılaştırma haftası veri kümesine sağ tıklayın, dönüştürülmüş görüntüyü yeniden örnekleyin ve seçin. Özellikler bölümünde, verileri ayıklanan yarıçap kemiği için karşılaştırma haftası veri kümesine, en yakın komşuya enterpolasyona, modu genişletilmiş, voksel boyutuna koru ve dolgu değerini sıfıra ayarlayın ve ardından uygula'ya tıklayın. Yeni bir dönüştürülmüş veri kümesi oluşturulur. İlk zaman noktası için orto dilimini açmak ve ayıklanan yarıçap için verileri ilk zaman noktası veri kümesine ayarlamak için tıklatın. Yönü, düzlemin yarıçap kemiği boyunca enine bir kesim vermesi için ayarlayın. Özellikler bölümündeki dilim numarası kaydırıcısını kullanarak, kritik boyut kusurunu çevreleyen proksimal ve distal dilimleri tanımlamak için dilim numarasını ayarlayın. Kırığın her iki uçta yarıçap kemiğinin diyafizi ile buluştuğu dilim numarasını belirleyin ve belgeleyin. Karşılaştırma haftası için orto dilimini açın ve ayıklanan yarıçap için verileri ilk zaman noktası veri kümesine ayarlayın. Ardından, düzlem yarıçap kemiği boyunca enine bir kesim verecek şekilde yönü ayarlayın. Özellikler bölümündeki dilim numarası kaydırıcısını kullanarak, distal orto dilimini gösteren ilk zaman noktası verileriyle, karşılaştırma haftası dilim numarasını ilk zaman noktasının distal dilimiyle eşleşecek şekilde hizalayın. Karşılaştırma haftası veri kümeleri için dilim numarasını not edin distal dilim ve proksimal dilim için tekrarlayın. Çıkarılan yarıçap için ilk zaman noktasına tıklayın ve özellikler bölümünde kırpma düzenleyici aracına tıklayın. Kırpma düzenleyici açılır penceresinde X, Y veya Z alanlarına minimum ve maksimum değerleri girin. İlgilenilen bölge ayarlanırken görüntüleme penceresini gözlemleyin, ardından veri kümesini kırpmak için tamam'a tıklayın. Karşılaştırma haftası veri kümesi için kırpma yordamını yineleyin. İlk zaman noktası veri kümesinin hacmini belirlemek için, çıkarılan yarıçap için dönüştürülmüş ilk zaman noktası veri kümesine sağ tıklayın, malzeme istatistiklerini arayın ve seçin. Özellikler bölümünde, verileri dönüştürülmüş ilk zaman noktası veri kümesi olarak ayarlayın, malzemeleri seçin ve uygula'yı tıklatın. Yeni malzeme istatistikleri veri kümesine tıklayın, ardından özellikler penceresinde elektronik tablo gösterisine tıklayın. Kırpılan ilk zaman noktası veri kümesinin hacmini görüntülemek için pencerenin üzerindeki tablolar sekmesine tıklayın. Karşılaştırma haftası veri kümesi için hacim analizi adımlarını yineleyin ve ardından her iki veri kümesini de ayrı birim sekmeleriyle görüntülemek için tablolar sekmesine gidin. Kemik hacmindeki değişikliği görselleştirmek için, çıkarılan yarıçap için karşılaştırma haftası dönüştürülmüş veri kümesine sağ tıklayın, aritmetik arayın ve seçin. Özellikler penceresinde, A girişini karşılaştırma haftası dönüştürülmüş veri kümesi olarak ayarlayın, B girişini ilk zaman noktası veri kümesi olarak, C girişini kaynak yok, sonuç türünü A girişi olarak ayarlayın, seçeneği işaretlemeden bırakın, sonuç kanallarını A girişi gibi ayarlayın ve ifadeyi AB olarak ayarlayın. Ortaya çıkan veri kümesine tıklayın ve dosyayı yeniden adlandırmak için F2 tuşuna basın, Ardından, bu sonuç veri kümesine sağ tıklayın, Yüzey Oluştur'u arayın ve seçin. Özellikler penceresinde uygula'ya tıklayın ve açılan pencerede yeni bir sörf veri kümesi oluşturmak için devam'a tıklayın. Sörf veri kümesine sağ tıklayın, yüzey görünümünü arayın ve seçin. Görüntüleme penceresinde aritmetik sonucun yüzey görünümü görünecektir. Yüzey görünümünün rengini değiştirmek için, proje görünümü penceresinde yüzey görünümüne tıklayın. Özellikler penceresinde, renkler açılır menüsünü açın, sabiti seçin, ardından renk haritasına tıklayın ve tercih edilen bir renk atayın. İlk hafta veri kümesindeki kemik hacmi değişimini görüntülemek için, dönüştürülen veri kümesine sağ tıklayın, ayıklama etiketini arayın ve seçin. Özellikler bölümünde, etiketleri dönüştürülen veri kümesine, etiket kimliğini ikiye ayarlayın ve ikiliye dışarı aktarmayı işaretleyin, ardından bir sonuç veri kümesi oluşturmak için uygula'ya tıklayın. Ardından, sonuç dosyasını yeniden adlandırmak için F2 tuşuna basın. Yeni sonuç veri kümesine sağ tıklayın, yüzey oluştur'u arayın ve seçin. Özellikler penceresinde uygula'ya tıklayın ve açılan pencerede yeni bir sörf veri kümesi oluşturmak için devam'a tıklayın. Ardından, yeni sörf veri kümesine sağ tıklayın, yüzey görünümünü arayın ve seçin. Aritmetik sonucun yüzeysel görünümü görünecektir. Bu yüzey görünümünün rengini değiştirmek için, proje görünümü penceresinde yüzey görünümüne tıklayın. Özellikler penceresinde, renkler açılır menüsünü açın, sabiti seçin, ardından renk haritasına tıklayın ve tercih edilen bir renk atayın. Her biri altı hafta boyunca bir polikaprolakton iskelesi ile tedavi edilen üç benzersiz sıçan modelinin mikro BT görüntüleri araştırıldı. Sıfırıncı ve altıncı haftadaki katı modeller, paylaşılan anatomik bölgeler kullanılarak başarılı bir şekilde hizalanarak doğrudan uzunlamasına karşılaştırmaya olanak sağlandı ve kayıt doğruluğunu doğrulamak için birleştirilmiş bir model oluşturuldu. Altıncı hafta ilgi bölgesinden sıfırıncı hafta ilgi alanı çıkarıldığında, defekt bölgesi içindeki kemik hacmi değişiminin farklı bir 3D modeli ortaya çıktı. Sıfırıncı haftadan altıncı haftaya kadar kemik hacmi değişikliklerinin görsel katmanları, farklı polikaprolakton veya PCL iskele gruplarının değişen genel kemik hacmi değişikliklerine yol açtığını gösterdi. Bununla birlikte, her PCL grubundaki analiz, kullanıcılar arasında tutarlı kaldı.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, uzunlamasına in vivo sıçan radyal defekt modelinde kullanıcı tanımlı ilgi alanlarını (ROI) analiz etmek için bir yöntem sunmaktadır. Bu yöntem, mikrobilgisayarlı tomografi (µCT) tarama parametrelerindeki varyasyonların yarattığı sınırlamaları ele alarak farklı destekler arasında karşılaştırmalı analiz yapmayı kolaylaştırır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Kemiğe yeniden kazandırma
- Destek teknolojisi
- Uzunlamasına analiz
Arka Plan
- Kemiğin kritik boyutlu defektleri etkili yenilenme stratejileri gerektirir.
- Geleneksel destekler optimal iyileşme oranlarını sağlamayabilir.
- Mevcut yöntemler lokalize ilgi alanlarını takip etmede hassasiyet eksikliği göstermektedir.
- Mikrobilgisayarlı tomografi (µCT) taraması numunenin yönlendirilmesine göre değişebilir.
Çalışmanın Amacı
- Nanopartikül destekleri kullanarak kemik yenilenmesini geliştirmek.
- Geleneksel desteklere kıyasla iyileşme oranlarını artırmak.
- Uzunlamasına çalışmalarda lokalize ilgi alanlarının tutarlı bir şekilde izlenmesini sağlamak.
Kullanılan Yöntemler
- Kemiğe yeniden kazandırma için nanopartikül desteklerinin geliştirilmesi.
- Uzunlamasına in vivo sıçan radyal defekt modelinin uygulanması.
- Görüntüleme ve analiz için mikrobilgisayarlı tomografi (µCT).
- ROI izlemeye dayalı farklı desteklerin karşılaştırmalı analizi.
Ana Sonuçlar
- Lokalize ilgi alanlarını takip etmede iyileştirilmiş hassasiyet.
- Nanopartikül destekleri ile gözlenen iyileşme oranlarının artması.
- Farklı destek türleri arasında başarılı karşılaştırmalı analiz.
- Yöntem, tam kemik hacmi değerlendirmelerinin sınırlamalarını ele almaktadır.
Sonuçlar
- Geliştirilen yöntem, kemik yenilenmesinin daha doğru analizini sağlamaktadır.
- Lokalize ROI izleme, destek performansını anlamak için kritik öneme sahiptir.
- Bu yaklaşım, klinik uygulamalar için daha iyi destek tasarımlarına yol açabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Quantitative longitudinal micro-CT analysis of user-defined regions of interest (ROIs) in critical-sized bone defects enables precise tracking of localized bone regeneration, directly supporting mechanistic de-risking and predictive confidence in early-stage bone repair studies. This capability addresses a key inflection point in preclinical scaffold evaluation by allowing consistent, reproducible measurement of bone volume changes within targeted anatomical sites. The approach enhances portfolio decision-making by providing robust, user-independent data for scaffold performance assessment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables precise interrogation of bone regeneration hypotheses within defined anatomical regions.
- Supports functional validation of scaffold materials by quantifying localized bone repair over time.
- Improves predictive confidence for translational advancement by reducing measurement ambiguity.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated in vivo models for downstream scaffold screening workflows.
- Standardizes ROI-based quantitative outputs, enhancing reproducibility across users and studies.
- Enables reliable comparison of scaffold groups by isolating bone volume changes within critical defect sites.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical bone regeneration models with disease-relevant anatomical targets.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by supporting longitudinal outcome tracking.
- De-risks translational decisions by enabling robust, user-independent quantification of scaffold efficacy.
Pipeline & Workflow Integration
This ROI-based micro-CT analysis method integrates from early discovery through preclinical scaffold evaluation, supporting lead identification and risk-adjusted advancement.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing and pathway clarification for bone regeneration within targeted anatomical sites.
- Screening: Provides standardized, reproducible quantitative outputs for scaffold comparison.
- Analytics: Delivers volumetric measurements and visual overlays to compare longitudinal changes across conditions.
- Translational Research: Supports preclinical continuity by aligning measurement endpoints with translational goals.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable imaging and analysis workflow for diverse bone repair studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in bone regeneration studies.
- Operational Value: Standardizes analysis, improves reproducibility, and enables multi-user consistency.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by providing robust quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of scaffold candidates for advancement.
Implementation Considerations
- Requires expertise in micro-CT imaging and anatomical alignment procedures.
- Depends on access to advanced imaging software and computational infrastructure.
- Necessitates cross-user standardization to ensure reproducibility of ROI selection and analysis.
- Adaptable to various preclinical bone defect models with appropriate anatomical referencing.
- Limited by the need for precise anatomical registration and consistent imaging parameters.
