טכניקות מתפתחות בשומן לא פולשני

הקדמה: הגידול צריך עבור שומן חי לא פולשני

שכיחות מחלת כבד שומני לא אלכוהולית (NAFLD) עלתה באופן דרמטי ברחבי העולם, במקביל למגפות הגלובליות של השמנת יתר וסוכרת מסוג 2. NAFLD משפיעה על כ-25% מאוכלוסיית הבוגרים, וצורה אגרסיבית יותר, לא אלכוהולית steatohepatitis (NASH), יכולה להתקדם ל cirsis, כישלונות טיפוליים, והוא מרפא הערכה של טיפולית של טיפולית, תגובה קוונטית של דלקת כבד.

במשך עשרות שנים, ביופסיה כבדה הייתה תקן הזהב להערכת steatosis, דלקת, ופיברוזיס. עם זאת, ביופסיה היא פולשנית, יקרה, קשורה לסיבוכים רציניים כגון דימום, זיהום, וטעות מדגימה בשל הפצת השומן הטרוגנית. עם זאת, מגבלות אלה מונעות חיפוש אינטנסיבי עבור חלופות אמינות, הדדיות, ולא פולשניות.

טכניקות הדמיה

שיטות אימינג נשאר אבן הפינה של הערכת שומן לא פולשנית כבד.הם מציעים את היכולת לדמיין את הכבד כולו, לכמת תוכן שומן באופן אובייקטיבי, ובמקרים מסוימים במקביל להעריך fibrosis.שלוש עמודי ההדמיה העיקריים הם הדמיה חוזרת מגנטית (MRI), אולטרסאונד, ו anputed tomography (CT).

התחדשות מגנטית מעכבת ופרוטון הכחדת שומן (PDFF)

Proton Density Fat Fraction (PDFF) נחשב נרחב כשיטת הלא פולשנית המדויקת ביותר עבור לכמת שומן כבד. PDFF מודד את שיעור הפרוטונים הניידים מ triglycerides ביחס למים ו protons שומן הכולל, מניבה אחוז מתמשך מ- 0% עד 100%.טכניקה זו מנצלת את ההבדל בתרי התחדשות בין מים ו-methylene בקבוצות ב-Texicer כגון: ⁇ d2, החלת משקל מתמשך עבור מספר ⁇ d 2 {\displaystyle ⁇ d 2 {\displaystyle ⁇ d.

מחקרים קליניים הוכיחו כי MRI-PDFF מתאים מאוד עם steatosis steatosis grading, עם רגישות ופרטים מעל 90% עבור גילוי steatosis מתון-severe steatosis. A meta-analysis דיווחו כי ערכי PDFF מבחינה אמינה בין steatosis כיתה 0-3, מה שהופך אותו כלי מצוין עבור אבחון ראשוני ו ניטור ארוך טווח, PDF, יתר על כן, לא דורש טיפול תרופתי, לא יכול להיות יעיל, אבל הוא גם כן, אבל לא יכול להיות סטנדרטי.

טכניקות מבוססות אולטרהסאונד: בקרת אטנטונציה (CAP)

Ultrasound זמין נרחב, נייד וזול, מה שהופך אותו כלי סינון אטרקטיבי.התמרודה Attenuation Parameter (CAP) הוא יישום ספציפי המיושם על המכשיר FibroScan (Echosens) CAP מודד את מידת ההפחתה של אולטרסאונד כפי שהוא עובר דרך הרקמה הכבד בתדר של 3.5Hz, כי טיפות שומן אטמו את האולטרסאונד להיות יותר מאשר שיתוק / סגסוגת (Btens) עם heatation).

CAP אושר במחקרים רב-מרכזיים גדולים נגד היסטולוגיה של הכבד. A לאחרונה נתונים של המטופל ממט-אנליזה (n > 3,500) הקימה CAP אופטימליים CAP קיצוץ עבור כל ציון steatosis: 248 dB /m עבור ⁇ S1, 268 dB /m עבור ⁇ S2, ו-280 dB /m עבור ⁇ S3 של בדיקות כוללים בדיקה קצרה (p) ו-picial (p) עם טיפול תרופתי, לעומת זאת, עם ביצועים קצרים, עם טיפול תרופתיים, עם טיפול תרופתיים, עם טיפול תרופתיים, לעומת זאת, עם CLCD-MRI), אך ורק לאחר זמן קצר יותר, עם C.

Tomography (CT)

CT לא-contrast יכול להעריך שומן כבד באמצעות מדידה פשוטה של האטומנטציה hepatic (יחידות Hounsfield) טיפות שומן להפחית צפיפות רקמות, ולכן נמוך יותר קצבה כבד מתאים עם steatosis.ערך אטמוזיה. ערך אטמוזיה פחות מ 40 גדול או יחס כבד-to-spleen מתחת 1.0 משמש לעתים קרובות כדי לאבחן לפחות דלקת בינונית.

עם זאת, CT יש מגבלות משמעותיות.רגישות שלו עבור דלקת מפרקים קלה הוא עני - דה-דה הופכת אמינה רק כאשר תוכן שומן עולה על 20-30%.בנוסף, הקרנה חשיפה הופכת את CT ללא מתאים למעקב חוזר, במיוחד בחולים צעירים.

טכנולוגיות מתפתחות

ההתקדמות האחרונה משתרעת מעבר לתדמיה קונבנציונלית, מציגה עקרונות פיזיים חדשים וגישות מונעות נתונים המבטיחים לשיפור הדיוק, affordability, ונגישות של הקוונטים של שומן כבד.

טכניקות Elastography עבור שומן משולב והערכה פיברוזה

steatosis hepatic ו fibrosis לעתים קרובות coexist, והערכה שניהם חיוני לניהול מחלות. Elastography מודד נוקשות רקמות, אשר מתואמים עם שלב fibrosis. בעוד נוקשות מושפע בעיקר על ידי fibrosis, ראיות מתעוררות מצביעות כי steatosis חמור יכול גם להשפיע על נוקשות של מערכות הדמיה חד-ממדית (D-S) ונקודת הירקמה של אולטרסאונד (S) הן יכולות ליצור אולטרסאונד-אוריקה לאחור (S) אולטרסאונד-אוריקה) אולטרסאונד-אורדינטאוריקה).

חידוש מגנטי elastography (MRE) מספק אפילו דיוק גבוה יותר עבור פיברוזיס staging וגם יוצר מפות קשיחות.כאשר בשילוב עם PDFF, MRE מאפשר אופי מקיף non פולשני של NAFLD. מחקרים מראים כי PDFF פלוס MRE יכול לזהות חולים NASH עם מפרט גבוה, צמצום הצורך ביופסיה בניסויים קליניים.

אינטליגנציה מלאכותית ולמידה של מכונות

בינה מלאכותית (AI) היא מהפכה בניתוח תמונה רפואית, ו-Financial fat קוונטית היא לא יוצאת דופן.מודלים למידה עמוקה, במיוחד רשתות עצביות מהפכתיות (CNN), יכולים באופן אוטומטי לפרט את אזור הכבד, לתקן עבור פריטים בתנועה, ו- compute PDFF או העצמה מפות עם מהירות ועקביות על שיטות ידניות.

מעבר לעיבוד תמונות, אלגוריתמי למידת מכונה יכולים לשלב מספר רב של שיטות - ביצוע, נתוני מעבדה, ודמוגרפיות - כדי ליצור ציוני סיכון מותאמים אישית עבור steatosis ו fibrosis. לדוגמה, מדד שומן Liver (FLI) ו NAFLD Liver Fat Score הם אתגרים קליניים פשוטים, אבל AI-enhanced מודלים המשלבים תכונות רדיוממות מ- CT או הראו ביצועים גבוהים יותר הראו ביצועים מוקדמים של סימולציה, כי הם יכולים להוסיף ביצועים מתקדמים יותר של מתודולוגיים של מתודולוגיים של ויזואליים, אך ורקמותרפיים של מודלים סטנדרטיים של ויזואליים של ויזואליים סטנדרטיים של ויזואליים, אך ורקמותרפיים של ויזואליים של ויזואליים של ויזואליים מתקדמים, אך ורקמותרפיים של ויזואליים סטנדרטיים מתקדמים יותר, עם זאת, עם מודלים של ויזואליים ויזואליים של ויזואליים, עם ויזואליים מתקדמים, עם דיוק, אך ורקמותרפיים סטנדרטיים עם מודלים של ויזואליים מתקדמים, עם ויזואליים מתקדמים של ויזואליים אבחון AI- AI- AI-תרגול אבחון אבחון.

הצצה מגנטית (MRS)

יחיד-voxel Proton מגנטי Resonance spectroscopy (1H-MRS) מודד ישירות את שיא ההתחדשות של מים ופרוטונים שומן, המספק הקוונטים מוחלט של תוכן טריגליצרידים hepatic. MRS נחשב ארוך טווח לסטנדרט ההתייחסות הלא פולשני, אפילו יותר מ-MRI, כי הוא אינו מסתמך על הנחות שומן-דגימות הוא רגיש מאוד.

למרות הדיוק שלה, MRS אינו מאומצת באופן נרחב בפרקטיקה הקלינית שגרתית.הרכישה דורשת נשימות, בדיקות מיוחדות לאחר עיבוד, וזמני סריקה ארוכים יחסית (10-15 דקות) מיקום Voxel עשוי לדגום רק חלק קטן של הכבד, סיכון שגיאות דגימה דומות ל- biopsy. יתר על כן, MRS הוא פחות זמין מ-MRI-F, אשר משתמש רצף פשוט ומהיר יותר, אך הוא עדיין כלי ניתוח הדמיה, עבור בדיקות הדמיה קלינית, אך ורקמותרפיות יותר.

ספקטרום אופטי ודיפוזה

טכניקות אופטיות לנצל את האינטראקציה של אור עם רקמת. דיפוזה רפלקציה (DRS) ו- spectroscopy קרוב-infrared (NIRS) למדוד את הפיזור והקליטת האור כדי להעריך את הקומפוזיציה של רקמות.שומן יש ספקטרום ספיגה ייחודי בטווח הקרוב-infrared. מוקדם הוכחה-of-of-of-of-תפיסה מחקרים באמצעות בדיקות אופטיות מבוססות צורך הראותאוקס עם מתודולוגיהאט שלו, למרות שהם עדיין לא צריכים (עדיין לא צריכים) הם עדיין בשימוש נפוץ (אך) אך עדיין בשימוש נרחבים) אך עדיין בשימוש נרחבים (אך עדיין בשימוש נרחבים) אך ורקדתיים (אך עדיין בשימוש נרחבים) אך ורקדה-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגליאט) אך עדיין בשימוש בשיטות טיפול פסיכולוגיים (אך עדיין בשימוש) אך עדיין בשימוש בשיטות טיפולית (עדיין לא-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל-מסוגל

כיוון מבטיח אחר הוא הדמיה פוטו-אקומית, המשלבת את צאת לייזר עם גילוי אולטרסאונד.מחוזות לייפד-עשירים לייצר אות פוטו-אקוגני חזק באורכי גל ספציפיים. מחקרים פרה-קליניים הוכיחו את האפשרות של מיפוי שומן כבד מפועע, אבל בדיקות אנושיות מוגבלות. כמו טכנולוגיות אופטיות בוגרות, הם עשויים להציע חלופות בעלות נמוכה, ללא קרינה עבור נקודה של טיפול פסיכולוגי, במיוחד בהגדרות משאבים מוגבלים.

סרום ביומרקרס ו-Vipsy נוזלי

סמנים ביולוגיים סרום אינם טכניקות הדמיה, אבל הם משלימים הדמיה בשומן כבד לא פולשני קוונטי (פאנלים כגון ציון NAFLD Fibrosis, FIB-4, ו- Enhanced Liver Fibrosis (ELF) בדיקות משמשים לחיזוי פיברסוזיס, לא steatosis ישירות. עם זאת, biomarkers חדשים יותר לכוון steatosis.

ההתקדמות האחרונה בביופסיה נוזלית - זיהוי תבניות של methylation ללא תאים או פרופילים ליטלולוגיים - בתקווה נוספת לגילוי רגיש, ספציפי וזול steatosis. פאנל ליטלוכימיקלים מדידה של 10 מינים של ליפטמה הוכח לאחרונה לאבחן steatosis עם AUC >0.90 במודולציה אימות.

בדיקות קליניות ודרכים עתידיות

השילוב של טכניקות מתפתחות אלה יש פוטנציאל לעצב מחדש את ניהול NAFLD ו NASH. Accurate קוונטית לא פולשנית מאפשר זיהוי מוקדם באוכלוסיות בסיכון (למשל, סוכרת מסוג 2, תסמונת מטבולית), סיכון stratification להתקדמות NASH או fibrosis, ו ניטור של יעילות טיפול בניסויים קליניים וטיפול שגרתי.

יעילות וגישה של עלויות נותרו מחסומים לאימוץ אוניברסלי. CAP ו- אולטרסאונד elastography כבר זמינים נרחב והם מומלצים על ידי הנחיות פרקטיקה עיקריות (למשל, AASLD, EASL) עבור בדיקות אנשים בסיכון גבוה.עם זאת, טכניקות המבוססות על MRI לעתים קרובות שמורות למקרים שבהם אולטרסאונד הוא בלתי כולל, או כאשר קוונטיזציה מדויקת נדרשת למחקר.

גבול נוסף הוא Multi-parametric MRI, המשלב PDFF, MRE, ו- biomarkers של דלקת (למשל, מיפוי T1 מתוקן ברזל) כדי ליצור ציון בריאות כבד מקיף. מראה נתונים מוקדמים כי ציונים כאלה יכולים להבחין steatosis פשוט מ NASH עם דיוק גבוה, ייתכן הימנעות הצורך בגישות ביופסיה.

אתגרים הכוללים סטנדרטיזציה של פרוטוקולי רכישה על פני ספקים, אימות בקבוצות מגוונות אתנית, וניקוי רגולטורי עבור תמיכה בהחלטות מבוססת בינה מלאכותית.בנוסף, ההשפעה של תכונות סטולוגיות אחרות (למשל, fibrosis, דלקת, בלוני) על אותות הקוונטים צריך פיזור זהיר. מחקרים ארוכי טווח השוואת סמנים לא פולשניים לביופסיה סדרתית עם זוגות עם נינגסיסטים נדרשים כדי לקבוע באופן מלא רזולוציה תחליפית.

מסקנה

קוונטית שומן לא פולשנית נע במהירות משאיפה למציאות קלינית.MRI-PDFF עומד כסטנדרט ההתייחסות הלא פולשני הנוכחי, בעוד CAP מבוסס אולטרסאונד מציע כלי פרגמטי שנותר להקרנה נרחבת.טכנולוגיות מתפתחות - כולל Iar גל אסטוגרפיה, בינה מלאכותית, אופטיטרוסקופיה, וסימנים ביולוגיים מתקדמים - ממלאים את הפערים בדיוק, נגישות, ובסופו של דבר יאפשרו בדיקות רגישות מוגברת של מחלות כבדות, כדי לשפר את רמת הגמישות, כדי לשפר את רמת הגמישות, כדי לשפר את רמת הרגישות, ולטפל בהשפעות של מחלות ביולוגיות, ולהגדיל את רמת הגמישות המתקדמת יותר, כדי להפחית את רמת הגמישות של מחלות ביולוגיות, ולהגדיל את רמת הגמישות של LD, כדי לשפר את רמת הגמישות, כדי לשפר את רמת הגמישות גבוהה יותר, כדי לשפר את רמת הגמישות, כדי לשפר את רמת הגמישות, ולהגדיל את רמת הגמישות, כדי לשפר את רמת הגמישות, כדי לשפר את רמת הגמישות המתקדמת יותר, כדי לשפר את רמת הגמישות המתקדמת ביותר, ולהגדיל את רמת הגמישות המתקדמת ביותר של מיליוני סיבוכים הביולוגיות, כדי לשפר את רמת הגמישות המתקדמת ביותר של תרופות מתקדמות יותר, כדי לשפר את רמת הגמישות המתקדמת ביותר של תרופות מתקדמות יותר, כדי לשפר את רמת הגמישות, כדי

(ב) ◄ ⁇ ⁇

• האגודה האמריקאית לחקר מחלות חי (AASLD) תרגול בהנחיית NAFLD:0 https: www.aasld.org/practice-oriented /non-alcoקתולי-שומן-vidi-vid-diseaseFLT:1
• האגודה האירופית לחקר ה- Liver (EASL) הנחיות לפרקטיקה קלינית ב- NAFLD:0 (https:0) ,99easl.eu/Publication/nafld-orientedline-2016/OVAFLT:1
• ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇