2024年11月8日
本方案采用微型计算机断层扫描技术,可对小型动物的瘦体组织(包括骨骼肌和内脏组织)、脂肪组织以及骨骼组织进行经济高效的定量分析。该方法能够区分瘦体组织与脂肪组织,这在生物医学研究中具有显著优势,尤其适用于小型动物的转化医学研究。
microCT 是一种经济高效且非侵入性的身体成分分析技术。该技术在肌肉生理学研究中具有优势,可在干预过程中进行重复检测。microCT 能够对同一只动物进行多次数据采集,从而提高分析质量并减少实验动物的使用数量。
光子计数X射线探测器是微计算机断层扫描(microCT)领域的一项创新技术,可通过与纳米颗粒平台相关的不同对比剂实现对组织的定量区分。该技术可利用钡溶液提高对不同解剖区域的识别能力。微CT数据分析中的训练具有较大挑战性,同时临床前CT缺乏统一的操作规范,这可能会使图像采集过程复杂化,尤其是在处理生物材料或肿瘤图像时,因为解剖区域可能表现出不同的亨氏单位值。
本方案提供了一步一步的操作流程,使经过培训和未经培训的用户均能获得相似的显微CT数据采集与分析结果。目前,我们的研究重点是分析与骨骼肌功能及社会互动相关的小鼠自发性行为。此外,我们还致力于利用二维(2D)和三维(3D)模型在体外研究骨骼细胞的分化过程。
首先,使用专用的小鼠固定床将麻醉后的小鼠仰卧位放置于微型CT扫描仪上。用鼻罩和胶带固定小鼠,以尽量减少扫描过程中小鼠的移动。然后将小鼠推入微型CT扫描仪的扫描架中。
使用高分辨率的临床前成像系统获取动物体部的显微CT扫描图像。采用飞行模式旋转,以60千伏电压和480微安电流进行扫描,共采集1,024个投影,每个投影的曝光时间为470毫秒。将系统设置为1.25倍放大,获得94.72毫米的视野,总扫描时间为8.02分钟。
以1×1的像素合并模式采集图像,获得分辨率为2,368 × 2,240像素的图像。使用相同的参数对丙烯酸圆柱体模进行扫描,并利用参考软件提取空气和水的亨氏单位(Hounsfield unit,HU)值。将图像转换为DICOM文件格式,并校正HU值。
获取小鼠的微计算机断层扫描(microCT)图像后,打开图像分析软件,在界面左上角的灰蓝色区域找到并点击 3D Slicer 菜单。点击“添加数据”(Add Data)。当出现包含两个选项的窗口时,选择第一个选项,并选择目录以添加数据。
然后导航至包含目标 DICOM 图像的文件夹并点击该文件夹。观察在三个屏幕上显示的图像,分别代表不同的解剖平面:冠状面为绿色,矢状面为黄色,横断面为红色。在上方“模块”选项卡中,选择“分割编辑器”以打开分割选项。
接下来,单击绿色的加号“添加”按钮以创建新片段,并为每种组织类型定义相应的HU范围。然后双击每个片段,根据所需的设置为其命名并着色。使用阈值功能设置每个片段的HU范围。
针对每种组织类型,输入其CT值(HU)范围:瘦体组织为-29至225,脂肪组织为-190至-30,骨骼为500至5,000。点击“应用”按钮。设置完CT值范围后,点击“显示3D”以生成分割后组织的三维重建图像。
在分割菜单中,选择剪刀工具以移除不需要的结构。对于解剖平面,单击所需平面彩色栏上的最大化视图按钮,并使用鼠标滚轮浏览CT扫描图像。对于三维渲染,使用鼠标左键旋转,右键单击进行缩放。
接下来,使用剪刀工具选中不需要的物体并将其圈出,以从图像中移除。单击恢复视图布局图标,返回四窗口布局。分割完成后,进入量化与片段统计模块,以计算每个片段的体积。
单击“应用”,等待软件生成一个表格,其中包含每个分割区域的数值,显示标签图和闭合表面的体积。使用软件提供的立方厘米为单位的体积测量值,将这些体积转换为组织质量。针对每种组织类型应用相应的密度:脂肪组织为0.95克/立方厘米,瘦组织为1.05克/立方厘米,骨骼组织为1.92克/立方厘米。
进行骨长测量时,返回到分割编辑器菜单,通过点击每个组织段旁边的眼睛图标来隐藏脂肪组织和瘦组织段。接着,选择主菜单右上角的工具栏选项。点击“创建新线”按钮,以在三维渲染图像中测量骨长。
在三维重建图像中识别骨骼。单击骨骼的一端,然后单击另一端,以便软件测量其长度。通过连续的冠状面、矢状面和横断面展示骨骼组织、脂肪组织和瘦体组织的分割结果,有效实现了不同组织的清晰区分。
三维渲染图像揭示了详细的解剖结构,其中蓝色代表骨骼,黄色代表脂肪组织,红色代表瘦体组织。与成年受试者相比,老年受试者表现出更高的体脂百分比和减少的瘦体质量,体现了与年龄相关的身体成分变化。
本方案介绍了一种经济高效的微型计算机断层扫描(microCT)方法,用于定量分析小型动物的身体成分,重点关注瘦体质量、脂肪组织和骨骼结构。该技术可清晰区分不同类型的组织,有助于生物医学和转化医学研究。
小动物骨骼肌、脂肪和骨骼的非侵入性微计算机断层扫描(micro-CT)定量分析,通过实现精确的纵向体成分评估,填补了临床前代谢与肌肉疾病研究中的关键空白。标准化的成像与分割流程可提高研究间的预测可信度和转化连续性,支持可靠的靶点验证与机制层面的风险排除。该技术能力对于代谢、衰老科学及肌肉生理学研究管线中的项目筛选与风险调整式推进至关重要。
微型CT体成分分析贯穿从早期发现到先导物识别及临床前验证的全过程,支持假设验证和转化生物标志物的开发。