우리는 이 프로토콜이 간 질환 진단을 위한 주요 지표를 시간이 지남에 따라 평가할 수 있는 비침습적이고 간단하며 쉬운 방법을 보여주기 때문에 중요하다고 생각합니다. 이 이미징 방법론을 통해 시간 경과에 따른 간 상태 분석, 상대 혈액량 평가, 문맥 직경, 혈관 네트워크의 강도, 간 병리의 모든 중요한 매개 변수를 수행 할 수 있습니다. NAFLD 진행 동안 간혈관 네트워크의 적응을 이해하고 이를 지방증, 염증 및 섬유증과 같은 특정 마커와 연관시키면 새로운 효율적인 치료 계획을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 기술은 이러한 마커의 식별을 돕고 질병 진행에 대한 새로운 치료법 개발에 중점을 둔 전임상 연구에서 마우스의 가치를 업그레이드합니다. 시작하려면 마취된 동물을 CT 스캐너 거치대에 놓습니다. 안과용 연고를 바르고 코 콘을 고정하고 CT 스캐너에서 스캔 매개변수를 설정합니다.
꼬리 정맥 카테터를 준비하고 마우스를 침대에 올려 따뜻한 물에 꼬리를 따뜻하게하십시오. 카테터를 꼬리 정맥에 삽입하고 주사를 통해 첫 번째 조영제를 투여하고 1-3 분 동안 천천히 수동으로 수행합니다. 그런 다음 서로 다른 시점에서 전신 및 간 스캔을 획득합니다.
첫 번째 조영제로 최종 판독 후 10일 후에 두 번째 조영제를 투여하는 것과 동일한 절차를 따릅니다. 조영 전 스캔의 DICOM 파일을 로드한 후 대비를 조정하여 간, 비장 및 백색 지방 조직을 선명하게 볼 수 있습니다. 3D ROI 도구에서 ROI 추가를 선택하여 간, 비장 및 지방 조직이 뚜렷한 혈관과 지방 없이 선명하게 나타나는 영역에서 샘플링을 수행하기 위해 여러 ROI를 생성합니다.
페인트 모드에서 구를 선택합니다. 2D 전용 상자를 선택하고 드롭다운 메뉴에서 지름 8픽셀을 선택하여 데이터에 대한 ROI를 그립니다. 침식 팽창 피쳐에서 마이너스 1 침식을 선택합니다.
횡단면에서 구(Sphere) 도구를 사용하여 관심 영역에서 2D ROI를 분할하여 샘플링을 수행합니다. 탐색으로 이동하고 테이블 표시를 선택하여 각 ROI에 대해 계산된 사냥개 필드 단위 값이 포함된 정량화 테이블을 표시합니다. 그런 다음 값을 이 방정식에 대입합니다.
간 지방의 백분율을 계산하십시오. eXIA 스캔 DICOM 파일을 로드하고 대비를 조정하여 간, 비장 및 좌심실을 선명하게 볼 수 있습니다. 3D ROI 도구에서 ROI 추가를 선택하여 간에 대한 여러 ROI를 분할합니다.
페인트 모드에서 2D 전용을 선택하고 Sphere add a diameter of eight pixels(구체에서 8픽셀의 지름 추가)를 선택하여 데이터에 대한 ROI를 그립니다. 침식 팽창 피쳐에서 마이너스 1 침식을 선택합니다. 각 ROI의 이름과 색상을 지정하고 테이블 표시를 선택하여 각 ROI에 대해 계산된 HU 값이 포함된 수량 테이블을 표시합니다.
이러한 단계를 반복하여 PV 기관 t0를 구한 후, 화면에 표시된 방정식 값을 삽입하여 지질 전달에 해당하는 기능성 조직 흡수 대비 백분율을 추출한다. ExiTron 스캔 DICOM 로드 file, 대비를 조정하여 간 혈관 네트워크를 명확하게 볼 수 있습니다. ROI 추가를 선택하여 간에 대한 3D ROI를 생성합니다.
원하는 영역을 표시하여 간 ROI를 정의합니다. 그런 다음 ROI 선택기에서 백그라운드 ROI를 선택합니다. 컷 수행 아이콘을 클릭하면 간 ROI를 변경하지 않고 배경을 제거할 수 있습니다.
최대 강도 프로젝션 뷰어를 활성화합니다. 그런 다음 마술 지팡이 아이콘으로 표시된 분할 알고리즘에서 연결된 임계값을 선택하여 간 ROI를 다시 분할합니다. 최소값과 최대값을 입력하여 임계값을 설정하고 혈관망을 구합니다.
다시 말하지만, 혈관 네트워크를 명확하게 표현하기 위해 배경 간 조직을 제거하십시오. ExiTron 스캔 DICOM 파일을 로드한 후 대비를 조정하여 간, 비장 및 좌심실을 선명하게 볼 수 있습니다. ROI 추가를 선택하고 간 및 큰 혈관에 대한 ROI를 분할합니다.
분할 계층을 정의하여 각 조직에 대한 2D ROI를 생성합니다. 조영제 주입 전 간의 평균 밝기를 얻기 위해 사전 조영제 DICOM 파일에 대한 단계를 반복합니다. 문맥 직경의 경우 상부 장간막과 비장 정맥의 접합부 위에 3-4 슬라이스의 횡단면을 찾은 다음 탐색으로 이동한 다음 거리 위생으로 이동하여 선을 선택하여 두 지점 사이의 정확한 거리를 측정합니다.
평균 대비 값은 이 그룹화된 데이터로 표시됩니다. 기능적 조직 흡수 분석은 건강한 대조군에 비해 비알코올성 지방간 질환이 있는 마우스에서 eXIA 조영제의 축적이 더 높고 제거율이 더 느린 것으로 나타났습니다. 이러한 대표적인 결과는 비알코올성 지방간 질환이 있는 마우스와 건강한 대조군 간의 간 지방 비율, 간 혈관 네트워크 부피, 문맥 직경 및 간 상대 혈액량의 차이를 나타냅니다.
조영제를 사용하지 않은 마이크로 CT 영상은 대조군에 비해 비알코올성 지방간 질환이 있는 마우스에서 간 지방 비율이 더 높은 것으로 나타났습니다. 유사하게, 건강한 대조군에 비해 비알코올성 지방간 질환이 있는 마우스에서 더 높은 간 혈관 네트워크 부피, 간 상대 혈액량 및 더 큰 문맥 직경이 발견되었습니다. 이 기술을 시도하는 동안 기억해야 할 가장 중요한 것은 선택한 해부학적 영역에 대해 지속적으로 정확해야 한다는 것입니다.
잘못된 해부학적 지점을 선택하면 정확하지 않은 결과가 나올 수 있습니다. 이 방법론과 프로토콜을 따르면 간 질환 병기의 정확한 평가를 수행 할 수 있습니다. 따라서 신약 효율성을 평가하기 위한 특정 플랫폼 역할을 할 수 있습니다.
이 기술은 간 병리를 평가하고 관련 약물 개발 분석을 시작하는 새롭고 쉽고 정확한 방법을 위한 길을 열어줍니다.
