Polütsüstilise neeruhaiguse tõhus jälgimismeetod: neerumahu jälgimine

lisateabe saamiseks:ali.ma@wecistanche.com

Automaatne neerude kogumahu mõõtmine prekliinilise magnetresonantstomograafia abil pildiandmete, annotatsioonide ja lähtekoodi hankimiseks

Marie E.Edwards, Sigapriya Periyanan, Deema Anaam, Adriana V.Gregory

ABSTRAKTNE

Selle uuringu eesmärk oli valideerida täielikult automatiseeritud kogusummaneerudmahtmõõtmismeetod eelkliiniliste näriliste uuringute jaoks, mis on kiire, täpne ja reprodutseeritav, ning pakkuda neid ressursse teadlaskonnale. Näriliste uuringud, mis hõlmavad pildistamist, on üliolulised, et jälgida ravi efektiivsust selliste haiguste puhul nagupolütsüstiline neeruhaigus. Varasemad uuringud kasutavad käsitsi või poolautomaatset segmenteerimist, mis on aeganõudev ja potentsiaalselt kallutatud. Meie automatiseeritud süsteemi arendamiseks segmenteeriti käsitsi kokku 150 aksiaalset magnetresonantspilti (MRI) erinevatest hiiremudelitest ja neid kasutati automatiseeritud algoritmi treenimiseks/valideerimiseks. Mudeli pikisuunalise rakendamise testimiseks pildistati MRI abil järjestikku nelja mutantset ja nelja metsiktüüpi hiirt kolme kuni kaheteistkümne nädala jooksul. Segmendidneerud(välja arvatud neeruvaagna) genereeriti automatiseeritud meetodil ja kahe erineva lugejaga, millest üks lugeja kordas

mõõdud. Arvutati sarnasusmõõdikud ja pikisuunaline analüüs, et hinnata automatiseeritud seadmete jõudlust võrreldes manuaalsete meetoditega. Automaatne lähenemine ei nõudnud kasutajapoolset sisendit, peale visuaalse kvaliteedikontrolli viimase etapi. Automatiseeritud meetodi ja käsitsi segmenteerimise sarnasusmõõdikud olid võrdsed lugejatevaheliste ja -siseste võrdlustega. Seega saab meie siin kirjeldatud täielikult automatiseeritud lähenemisviisi ohutult kasutada pikisuunalistes prekliinilistes uuringutes, mis hõlmavad näriliste segmenteerimist.neerudT2-kaalutud MRl-des.

Neeruhaiguse jaoks klõpsake urdu keeles Cistanche

SISSEJUHATUS

On näidatud, et elundi mahu mõõtmine on korrelatsioonis selliste haiguste kliiniliste ilmingute ja haigestumusega nagu koguneerudmaht(TKV) autosomaalses dominandispolütsüstiline neeruhaigus(PKD) ja seda kasutatakse ravi sekkumiste tõhususe kindlakstegemiseks, teadusuuringud, kliinilised uuringud ja üha enam kliiniline nefroloogia kasutavad neid mõõtmisi, et jälgida haiguse progresseerumist nii loommudelitel kui ka patsientidel, hinnata ravi tõhusust ja ennustada tulemusi.

Praegu tehakse enneolematu kiirusega prekliinilisi uuringuid, et otsida uusi ravimeetodeid PKD progresseerumise aeglustamiseks.polütsüstiline neeruhaigus), Magnetresonantstomograafia (MRI) peamine eelis PKD loommudelites (polütsüstiline neeruhaigus)on võimalus kasutada vaatepildistamist, mis võimaldab teha pikisuunalisi mahuuuringuid, milles kasutatakse sama looma. Arvukad uuringud, mis hõlmavad hiire käsitsi,-12 poolautomaatset, 5,14 ja registreerimispõhist automatiseeritud segmenteerimistneerudon varem teostatud.

Paljud automatiseeritud meetodid nõuavad endiselt kasutajapoolset sisestust. Enamik neist prekliinilistest uuringutest kasutab käsitsi segmenteerimist, mis on aeganõudev ja kulukas ning toob kaasa vaatleja eelarvamusi. Seetõttu on meie labor hinnanud TKV mõõtmise varieeruvust ja välja töötanud automaatse analüüsiprogrammi TKV mõõtmiseks haiguse hiiremudelite magnetresonantsskaneerimisel.

TULEMUSED

Käsiraamatu sise- ja vaatlejavaheline varieeruvusneerudsegmentatsioonid: joonisel 1 on näidatud TKV Bland-Altmani analüüsi tulemused, mida mõõdeti käsitsi 2 lugejaga (vaatlustevaheline dispersioon) ja kordusmõõtmised lugejaga 2 (vaatlejasisene dispersioon). Kui võrreldi lugejat 1 lugejaga 2, oli keskmine protsentuaalne erinevus 7,7 protsenti ja 95-protsendiline usaldusvahemik ±4,5 protsenti. Kui lugeja 2 tegi sama kujutise korduvaid mõõtmisi, oli keskmine protsentuaalne erinevus -0,5 protsenti ja 95-protsendiline usaldusvahemik ±3,9 protsenti. Regressioonanalüüs näitas, et TKV-s on kõigi meetodite vahel suur kokkulepe, mille R2 väärtus on suurem kui 0,99 või sellega võrdne.

Automatiseeritud segmenteerimisalgoritmi valideerimine Automaatne meetod, mida võrreldi iga lugejaga TKV protsentuaalse erinevuse suhtes, oli sarnane vaatlejatevahelise ja -sisese dispersiooni omaga, nagu on soovitatud Bland-Altmani graafikutel joonisel 1. Kui lugejat 1 võrreldi automatiseeritud meetodi puhul oli keskmine protsentuaalne erinevus 5,2 protsenti ja 95-protsendiline usaldusvahemik ±5,8 protsenti. Kui lugejat 2 võrreldi automatiseeritud meetodiga, oli keskmine protsentuaalne erinevus -2,5 protsenti ja 95-protsendiline usaldusvahemik ±6,5 protsenti .

Erinevus metsikut tüüpi ja mutantsete hiirte vahel: keskmised ja SD TKV-d kanti graafikule iga meetodi igal ajahetkel ja eraldati genotüübi järgi (mutant vs metsiktüüp). Nagu on näha jooniselt 2, on keskmine TKV metsiktüüpi hiirtel igal ajahetkel alati väiksem kui mutantsete hiirte puhul. Kõik kolm meetodit (automaatne, lugeja 1 ja lugeja 2) näitavad 9. ja 12. nädala vanuses hiiretüübi olulist eraldumist.

Joonis 1 |Bland-Altmani ja (a, e) interobserveri ja (b, f) intraobserveri neeru kogumahu (TKV) mõõtmiste (mõõdetuna milliliitrites) Bland-Altmani ja regressioonianalüüs (mõõdetuna milliliitrites) võrreldes (c, g) lugejaga 1 ja (d,h) lugeja 2. Bland-Altmani graafikud näitavad keskmist erinevust (pidev joon) ja 95-protsendilist usaldusvahemikku (punktiirjooned). Regressioonanalüüs näitab korrelatsiooni võrreldavate meetodite vahel.

ARUTELU

AnalüüsneerudmahtPKD-s (polütsüstiline neeruhaigus)on üks olulisemaid mõõdikuid, mida praegu kasutatakse haigusseisundi iseloomustamiseks. Enne meie tööd ei olnud käsitsi jälgimisele alternatiivineerudPKD mudelsüsteemides (polütsüstiline neeruhaigus). Kuna nende struktuuride jälgimiseks kulub aega, samuti aega, mis kulub inimese koolitamiseks nende mõõtmiste tegemiseks, ja operaatoritevahelise varieeruvuse potentsiaali tõttu, töötasime selles uuringus välja ja valideerisime TKV jaoks täielikult automatiseeritud segmenteerimismeetodi. Automatiseeritud segmenteerimine arvutatakse mõne minutiga (olenevalt arvutusvõimsusest), samas kui käsitsi segmenteerimine võtab aega 20–40 minutit. Erinevalt käsitsi või isegi poolautomaatsetest segmenteerimismeetoditest annab see automatiseeritud meetod iga kord samad täpsed tulemused, kui seda samale pildile rakendatakse.

Prekliinilised uuringud hõlmavad sageli nii kontrollrühma kui ka ravirühma(sid); Seetõttu on oluline, et automaatne meetod oleks piisavalt tundlik, et tuvastada rühmadevahelised mahuerinevused."Joonis 2 näitab, et nii käsitsi kui ka automaatne segmenteerimine näitavad 9 nädala vanuselt metsikut tüüpi ja mutantsete rühmade olulist eraldumist. Kuigi üldine kokkulepe oli suurepärane, näitasid visuaalsed võrdlused väikeseid lahkarvamusi selles osas, kas lisada või välja jätta neeruvaagna väikesesse alamhulka. Kuigi tavaline praktika on neeruvaagna väljajätmine, võib varieeruvus väheneda, kui lugejatel soovitatakse alati lisada see struktuur.

Selles uuringus esitatud automatiseeritud meetodit pole väliste piltide puhul veel rakendatud. Oluline on märkida, et signaali intensiivsus on saitide, skannerite ja MRI-võtete lõikes erinev. On tõenäoline, et suurem koolitusandmete kogum, mis sisaldab erinevatest MRI-masinatest erinevamaid juhtumeid, võib sügavamate õppimisalgoritmide olemuse tõttu saavutada tugevama mudeli. Selliseid automatiseeritud algoritme tuleb MRI-signaalide varieerumise tõttu sageli väliste andmekogumite jaoks ümber õpetada. Seetõttu pakume pildiandmeid, märkusi ja lähtekoodi teadlaskonnale, et teised rühmad saaksid kasutada sama mudelit või välja töötada oma.

Joonis 2 |Metsiktüüpi ja mutantsete hiirte neerude kogumaht kanti aja jooksul (3–12 nädala vanused) automatiseeritud (automaatse) meetodi (vasakul), lugeja 1 (keskel) ja lugeja 2 (paremal) jaoks. Kõik kolm meetodit näitavad hiiretüübi olulist eraldumist 9 nädala vanuselt. Vearibad näitavad SD-d. *P <>

MEETODID

Koolituse/valideerimise andmed: mudelit koolitati 100 juhtumil ja valideeriti 50 juhtumil. Need 150 juhtumit koosnesid erineva haiguse raskusastmega ja erinevas vanuses hiirtest. Testikomplekt on täielikult välja jäetud komplekt ja seda me selles artiklis hindasime.

Testimisuuringu kohort: selle uuringu vaatas läbi ja kiitis heaks Mayo kliiniku institutsionaalne loomade hooldamise ja kasutamise komitee. Kohort koosnes metsikut tüüpi C57Bl6 x 1296Svev/Tac(n=4;2 emast/2 isast) ja C57Bl6 × 129s6Svev/Tac(n=4;2 emast/2 marki)mutantset PKD (polütsüstiline neeruhaigus) RC/RC mudelhiired. Mutantsed hiired peegeldavad PKD1 avaldumist inimesel (1. tüüpi polütsüstiline neeruhaigus) nii geneetiliselt kui ka fenotüüpiliselt. Üks mutantsetest hiirtest suri katse keskel ja asendati 9. nädalal teise sama vanuse mutantse hiirega.

Kujutiste hankimine: pildistamine viidi läbi spektromeetriga Avance DRX 700WB (Bruker BioSpin, Billerica, MA). Täielik katvusneerudsaadi aksiaalse TurboRARE T{{0}}kaalutud võttega, mis rekonstrueeriti 0,1 mm tasapinnalise eraldusvõime ja l-mm lõigu paksusega (maatriksi suurus, 256 × 256 × Z, kusjuures Z valiti piisavalt suureks, et katta täies ulatusesneerud). Skannimise koguaeg oli 5 kuni 10 minutit. Katseuuringu kohordis pildistati iga hiir 4-ajapunktidel (3, 6, 9 ja 12 nädala vanused). Iga hiire ajapunktid määrati üksteisest 2 päeva jooksul, et tagada järjepidev pildistamine. parameetrid ja piirata keskkonnamuutusi. Pildi analüüs

Huvipakkuvad piirkonnad jälgiti igal skannimisel pildindustarkvarapaketi abil (Analyze, versioon 12.0, Biomedical Imaging Resource, Mayo Clinic, Rochester, MN). Igal lugejal juhendati neeruvaagna väljajätmist, kui neeruvaagnat ei ümbritseneerudcapsule within the image slice. Manual segmentations took 20 to 40 minutes depending on the case. TKVs were calculated by first summing the number of voids contained within the seg-mentation on each slice and then multiplying the number of voxels by the voxel volume obtained from the image header. For the testing data,2 double-blind readers(1 and 2), both experienced in manual MRI segmentation, performed kidney segmentations on all scans. For intrareader analysis, reader 2 repeated the measurements at 2-time points (>3-kuuline vahe).

Automatiseeritud meetod: närvivõrgu mudelit kohandati meie eelmise mudeli alusel TKV mõõtmiseks kliiniliste skaneeringutest saadud koronaalsete T{0}}kaalutud magnetresonantspiltide põhjal. Lähtekood, pildid ja märkused on avalikult kättesaadavad aadressil: https:/github.com/TLKline/AutoTKV_MouseMRI.

Statistiline analüüs: statistilise analüüsi jaoks kasutati hiire kohta (n =8) igal ajahetkel (3, 6, 9 ja 12 nädalat) saadud aksiaalset T2-kaalutud magnetresonantskujutisi. Kokku 32 pilti võimaldasid võrrelda erinevaid pilte laias vanusevahemikus ja fenotüüpide erinevustes. Täielikult automatiseeritud meetodi valideerimiseks kasutati võrdlusstatistikat, et hinnata iga meetodi võimet eraldada metsiktüüpi ja mutantseid rühmi. See saavutati TKV graafiku alusel vastavalt ajapunktile ja eraldamisel hiire tüübi järgi. Iga meetodi TKV mõõtmisi ja kasvukiirusi hinnati ka Bland-Altmani ja lineaarse regressiooni graafikute abil.

TUNNUSTUS

Seda tööd toetasid Mayo Clinic Robert M. ja Bille Kelley Pirnie TranslationalPolütsüstiline neeruhaigusKeskus ja Riiklik Diabeedi Instituut ja Seedetrakti jaNeerHaigused

VIITED

1. Grantham JI Torres VE, Chapman AB jt. Helitugevuse suureneminepolütsüstiline neeruhaigus. N Inglise J Med.{0}}.

2. Torre VE, Chapman AB, Devuyst O jt Tolvaptaan autosomaalse dominantsusega patsientidelpolütsüstiline neeruhaigus. N Inglise JMed.2012367:2407-2418.

3. Caroli A, Perico N, Perna A jt. Pikatoimelise somatostatiini analoogi mõju neerude ja tsüstide kasvule autosomaalse dominandi korralpolütsüstiline neeruhaigus(ALADIN: randomiseeritud platseebokontrollitud mitmekeskuseline uuring Lancet 2013:382-1485-1495

4. Wallace DP, Hou YP, Huang ZL jt. Jälgimineneerudmahthiirtel koospolütsüstiline neeruhaigusmagnetresonantstomograafia abil.Kidney Int. 2008;73:778-781.

5. Grantham Jl Torres VE. Totaalsuse tähtsusneerudmahtprogresseerumise hindamiselpolütsüstiline neeruhaigus. Nat Rev Nephrol. 2016;12667-677.

6. Higashihara E, Torres VE, Chapman AB jt. Tolvaptaan autosomaalses dominandispolütsüstiline neeruhaigus: kolmeaastane kogemus Oin J Am Soc Nephrol 201162499-2507

7. Azbal MV.Rangel U.Berastralh EJ, et a. Autosomaalse dominandi kujutise klassifikatsioonpolütsüstiline neeruhaigus, lihtne mudel patsientide valimiseks kliiniliseks uuringuks.

8. Am So Nephrol.2015. 26:160-172 8. Olazabal MV, Mishra PK, Torres VE jt Ülikõrgvälja MRI kasutamine väikeste näriliste mudelitespolütsüstiline neeruhaigusin vivo fenotüüpimiseks ja ravimite jälgimiseks. J vs Aeg.2015:100e52757.

9. Erokwu BO, Anderson CE Flask CA, et al. Autosomaalse retsessiivsete seisundite kvantitatiivsed magnetresonantstomograafia hindamisedpolütsüstiline neeruhaigusprogresseerumine ja ravivastus loommudelil Pediatr Res. 2018;83:1067-1074.