Metodă eficientă de monitorizare a bolii polichistice de rinichi: urmărirea volumului rinichilor

pentru mai multe informații:ali.ma@wecistanche.com

Măsurători automate ale volumului total al rinichilor imagistica preclinică prin rezonanță magnetică pentru resurse de date imagistice, adnotări și cod sursă

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

ABSTRACT

Obiectivul acestui studiu a fost de a valida un total complet automatizatrinichivolummetoda de măsurare pentru studiile preclinice la rozătoare care este rapidă, precisă, reproductibilă și pentru a oferi aceste resurse comunității de cercetare. Studiile la rozătoare care implică imagistica sunt cruciale pentru monitorizarea eficacității tratamentului în boli precumboala de rinichi cu chisturi multiple. Studiile anterioare utilizează segmentarea manuală sau semi-automatizată, care necesită timp și este posibil părtinitoare. Pentru a dezvolta sistemul nostru automat, un total de 150 de imagini de rezonanță magnetică axială (IRM) dintr-o varietate de modele de mouse au fost segmentate manual și utilizate pentru a antrena/valida un algoritm automat. Pentru a testa aplicarea longitudinală a modelului, patru șoareci mutanți și patru de tip sălbatic au fost fotografiați secvenţial timp de trei până la douăsprezece săptămâni prin RMN. Segmentări alerinichi(excluzând pelvisul renal) au fost generate prin metoda automată și două cititoare diferite, cu un cititor repetând

măsurători. Au fost calculate metrici de similaritate și analiza longitudinală pentru a evalua performanța metodelor automate în comparație cu metodele manuale. Abordarea automată nu a necesitat nicio intervenție a utilizatorului, în afară de un pas final de control vizual al calității. Valorile de similitudine ale metodei automate față de segmentările manuale au fost la egalitate cu comparațiile între și intra-cititori. Astfel, abordarea noastră complet automatizată descrisă aici poate fi utilizată în siguranță în studii preclinice longitudinale care implică segmentarea rozătoarelor.rinichiîn MRl ponderate T2-.

Faceți clic pe Cistanche în urdu pentru boală de rinichi

INTRODUCERE

S-a demonstrat că măsurarea volumului organului se corelează cu manifestările clinice și morbiditatea unor boli precum totalulrinichivolum(TKV) în autosomal dominantboala de rinichi cu chisturi multiple(PKD) și este utilizat pentru a stabili eficacitatea intervențiilor de tratament, cercetarea, studiile clinice și nefrologia clinică din ce în ce mai mult folosesc aceste măsurători pentru a monitoriza progresia bolii atât la modelele animale, cât și la pacienți, pentru a evalua eficacitatea terapiilor și pentru a prezice rezultatele.”

În prezent, studiile preclinice au loc într-un ritm fără precedent pentru a căuta noi tratamente care să încetinească progresia PKD (boala de rinichi cu chisturi multiple), Un avantaj cheie al imagistică prin rezonanță magnetică (IRM) în modelele animale de PKD (boala de rinichi cu chisturi multiple)este capacitatea de a utiliza în imagistica vizuală, care permite studii volumetrice longitudinale care folosesc același animal. Numeroase studii care implică segmentarea automată manuală,-12 semiautomatizată,5,14 și bazată pe înregistrare a mouse-uluirinichiau fost efectuate anterior.

Multe dintre metodele considerate automate necesită încă introducerea utilizatorului. Majoritatea acestor studii preclinice folosesc segmentări manuale, care sunt consumatoare de timp și costisitoare, precum și introduc prejudecăți ale observatorului. Prin urmare, laboratorul nostru a evaluat variabilitatea măsurării TKV și a dezvoltat un program de analiză automată pentru măsurarea TKV în scanările prin rezonanță magnetică ale modelelor murine ale bolii.

REZULTATE

Variabilitatea manualului intra și interobservatorrinichiSegmentări: Figura 1 prezintă rezultatele analizei Bland-Altman a TKV măsurată manual de către 2 cititori (varianță interobservator) și măsurători repetate de către cititorul 2 (varianță intraobservator). Când cititorul 1 a fost comparat cu cititorul 2, a existat o diferență procentuală medie de 7,7 la sută și un interval de încredere de 95 la sută de ± 4,5 la sută. Când cititorul 2 a efectuat măsurători repetate ale aceleiași imagini, a existat o diferență procentuală medie de -0,5% și un interval de încredere de 95% de ±3,9% . Analiza de regresie a indicat că există un acord ridicat în TKV între toate metodele, cu o valoare R2 mai mare sau egală cu 0,99.

Validarea algoritmului de segmentare automată Metoda automatizată comparată cu fiecare cititor în raport cu diferența procentuală a TKV a fost similară cu cea a varianței inter și intraobservator așa cum sugerează diagramele Bland-Altman din Figura 1. Când cititorul 1 a fost comparat cu metoda automată, a existat o diferență procentuală medie de 5,2 la sută și un interval de încredere de 95 la sută de ±5,8 la sută. Când cititorul 2 a fost comparat cu metoda automată, a existat o diferență procentuală medie de -2,5% și un interval de încredere de 95% de ±6,5% .

Distincția dintre șoarecii de tip sălbatic și mutanți: TKV-urile medii și SD au fost reprezentate grafic la fiecare punct de timp pentru fiecare metodă și separate prin genotip (mutant vs tip sălbatic). După cum se vede în Figura 2, media TKV este întotdeauna mai mică la șoarecii de tip sălbatic la fiecare moment de timp decât la șoarecii mutanți. Toate cele 3 metode (automatizate, cititor 1 și cititor 2) demonstrează o separare semnificativă a tipului de șoarece la vârsta de 9 și 12 săptămâni.

Figura 1 |Bland-Altman și analiza de regresie a măsurătorilor (a,e) interobservator și (b,f) intraobservator volumul total al rinichilor (TKV) (măsurate în mililitri) în plus față de metoda automată (Auto) în comparație cu cititorul (c,g) 1 și (d,h) cititorul 2. Diagramele Bland-Altman arată diferența medie (linie continuă) și intervalul de încredere de 95 la sută (linii punctate). Analiza de regresie arată corelația dintre metodele comparate.

DISCUŢIE

Analiza derinichivolumîn PKD (boala de rinichi cu chisturi multiple)este una dintre cele mai importante metrice utilizate în prezent pentru caracterizarea stării bolii. Înainte de munca noastră, nu exista nicio alternativă la urmărirea manualărinichiîn sistemele model de PKD (boala de rinichi cu chisturi multiple). Din cauza timpului necesar pentru a urmări aceste structuri, precum și a timpului necesar pentru a instrui o persoană pentru a efectua aceste măsurători și a potențialului de variabilitate inter-operator, în acest studiu am dezvoltat și validat o metodă de segmentare complet automatizată pentru TKV. Segmentările automate sunt calculate în câteva minute (în funcție de puterea de calcul), în timp ce segmentările manuale durează între 20 și 40 de minute. Spre deosebire de metodele de segmentare manuale sau chiar semiautomatizate, această metodă automată va produce aceleași rezultate exacte de fiecare dată când este aplicată aceleiași imagini.

Studiile preclinice cuprind adesea atât un grup de control, cât și un grup(e) de tratament; prin urmare, este esențial ca metoda automatizată să fie suficient de sensibilă pentru a detecta diferențele de volum între grupuri în mod corespunzător.” Figura 2 arată că segmentarea manuală și segmentarea automată arată ambele o separare semnificativă în grupurile de tip sălbatic și mutanți la vârsta de 9 săptămâni. Deși acordul general a fost excelent, comparațiile vizuale au sugerat un dezacord minor cu privire la includerea sau excluderea pelvisului renal într-un subset mic de felii. Deși este o practică obișnuită excluderea pelvisului renal, variabilitatea poate scădea dacă cititorii sunt instruiți să includă întotdeauna această structură.

Metoda automatizată prezentată în acest studiu nu a fost încă aplicată imaginilor externe. Este important de reținut că intensitățile semnalului variază în funcție de site-uri, scanere și achiziții RMN. Este probabil ca un set mai mare de date de antrenament cu cazuri mai diverse de la diferite aparate RMN ar putea realiza un model mai robust datorită naturii algoritmilor de învățare profundă. Algoritmii automati precum aceștia trebuie adesea să fie reeducați pe seturi de date externe din cauza variațiilor semnalelor RMN. Prin urmare, oferim comunității de cercetare datele imagistice, adnotările și codul sursă pentru ca alte grupuri fie să folosească același model, fie să-și dezvolte propriul model.

Figura 2 |Volumul total al rinichilor de șoareci de tip sălbatic și mutanți a fost reprezentat în timp (vârsta de 3-12 săptămâni) pentru metoda automată (Auto) (stânga), cititorul 1 (mijloc) și cititorul 2 (dreapta). Toate cele 3 metode demonstrează o separare semnificativă a tipului de șoarece la vârsta de 9 săptămâni. Barele de eroare indică SD. *P <>

METODE

Date de instruire/validare: Modelul a fost instruit pe 100 de cazuri și validat pe 50 de cazuri. Aceste 150 de cazuri au constat din șoareci cu severitate diferită a bolii și la o serie de vârste. Setul de testare este un set complet rezistent și este ceea ce am evaluat în acest articol.

Cohorta de studiu de testare: Acest studiu a fost revizuit și aprobat de Comitetul instituțional de îngrijire și utilizare a animalelor de la Mayo Clinic. Cohorta a constat din C57Bl6 x 1296Svev/Tac(n=4;2 femele/2 masculi) de tip sălbatic și C57Bl6 × 129s6Svev/Tac(n=4;2 femele/2 marcă) PKD mutantă (boala de rinichi cu chisturi multiple) Soareci model RC/RC. Șoarecii mutanți oglindesc manifestarea umană a PKD1 (Boala polichistică de rinichi de tip 1) atât genetic, cât și fenotipic. Unul dintre șoarecii mutanți a murit la jumătatea experimentului și a fost înlocuit cu un alt șoarece mutant de aceeași vârstă în săptămâna 9.

Achiziții de imagini: Imaginile au fost efectuate folosind un spectrometru Avance DRX 700WB (Bruker BioSpin, Billerica, MA). Acoperire completă arinichia fost obținută printr-o achiziție ponderată TurboRARE T{{0}}axială reconstruită cu o rezoluție în plan de 0,1 mm și o grosime a feliei de l-mm (dimensiunea matricei, 256× 256 × Z, cu Z ales suficient de mare pentru a acoperi întinderea completă arinichi). Timpul total de scanare a variat între 5 și 10 minute. În cohorta studiului de testare, fiecare șoarece a fost fotografiat la 4-puncte de timp (vârsta de 3, 6, 9 și 12 săptămâni). Punctele de timp pentru fiecare șoarece au fost efectuate în interval de 2 zile unul de celălalt pentru a asigura imagini consistente. parametrilor şi pentru a limita variaţiile de mediu. Analiza imaginii

Regiunile de interes au fost urmărite pe fiecare scanare folosind un pachet software de imagistică (Analyze, versiunea 12.0, Biomedical Imaging Resource, Mayo Clinic, Rochester, MN). Fiecare cititor a fost instruit să excludă pelvisul renal atunci când pelvisul renal nu este închis derinichicapsule 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 (>distanță de 3 luni).

Metodă automată: modelul rețelei neuronale a fost adaptat de la modelul nostru anterior pentru măsurarea TKV din imaginile de rezonanță magnetică ponderată T2-coronală de la scanări clinice. Codul sursă, imaginile și adnotările sunt puse la dispoziția publicului la: https:/github.com/TLKline/AutoTKV_MouseMRI.

Analiza statistică: Imaginile de rezonanță magnetică ponderată T2-axială dobândite per șoarece (n =8) la fiecare moment (3, 6, 9 și 12 săptămâni) au fost utilizate pentru analiza statistică. Un total de 32 de imagini au permis compararea diferitelor imagini pe o gamă largă de vârste și diferențe de fenotipuri. Pentru validarea metodei complet automatizate, au fost utilizate statistici de comparație pentru a evalua capacitatea fiecărei metode de a separa grupurile de tip sălbatic și grupurile mutante. Acest lucru a fost realizat prin reprezentarea grafică a TKV în funcție de punctul de timp și separarea după tipul de șoarece. Măsurătorile TKV și ratele de creștere pentru fiecare metodă au fost, de asemenea, evaluate utilizând diagrame Bland-Altman și regresie liniară.

MULȚUMIRI

Această lucrare a fost susținută de Clinica Mayo Robert M. și Bille Kelley Pirnie TranslationalBoala de rinichi cu chisturi multipleCentru și Institutul Național de Diabet și Digestiv șiRinichiBoli

REFERINȚE

1. Grantham JI Torres VE, Chapman AB, et al.Volume progression inboala de rinichi cu chisturi multiple. N Engl J Med.20063542122-2130.

2. Torre VE, Chapman AB, Devuyst O, și colab. Tolvaptan la pacienții cu autosomal dominantboala de rinichi cu chisturi multiple. N Engl JMed.2012367:2407-2418.

3. Caroli A, Perico N, Perna A, et al.boala de rinichi cu chisturi multiple(ALADIN: un studiu multicentric randomizat, controlat cu placebo Lancet 2013:382-1485-1495

4. Wallace DP, Hou YP, Huang ZL și colab. Urmărirerinichivolumla soareci cuboala de rinichi cu chisturi multipleprin imagistica prin rezonanta magnetica.Kidney Int. 2008;73:778-781.

5. Grantham Jl Torres VE. Importanta totaluluirinichivolumîn evaluarea evoluţieiboala de rinichi cu chisturi multiple. Nat Rev Nephrol. 2016;12667-677.

6. Higashihara E, Torres VE, Chapman AB, et al. Tolvaptan în autosomal dominantboala de rinichi cu chisturi multiple: trei ani de experiență Oin J Am Soc Nephrol 201162499-2507

7. Azbal MV.Rangel U.Berastralh EJ, et a.Clasificarea imagistică a autosomal dominantboala de rinichi cu chisturi multiple, un model simplu pentru selectarea pacienților pentru un studiu clinic.

8. Am So Nephrol.2015. 26:160-172 8. Olazabal MV, Mishra PK, Torres VE și colab. Utilizarea RMN-ului cu câmp ultra-înalt la modelele de rozătoare mici deboala de rinichi cu chisturi multiplepentru fenotiparea in vivo și monitorizarea medicamentelor. J Vs Exp.2015:100e52757.

9. Erokwu BO, Anderson CE Flask CA, et al. Evaluări cantitative imagistice prin rezonanță magnetică autosomal recesivboala de rinichi cu chisturi multipleprogresia si raspunsul la terapie la un model animal Pediatr Res. 2018;83:1067-1074.