定量的なイメージ

Rapporti scientifici Volume 13,

Scientific Reports volume 13、記事番号: 6384 (2023) この記事を引用

444 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

過去 10 年間の C 型肝炎ウイルス (HCV) に対する新しい標的治療法により、この疾患に対する臨床ニーズのほとんどが解決されました。しかし、抗ウイルス療法は持続的ウイルス学的反応（SVR）をもたらしたにもかかわらず、一部の患者では肝線維症の段階が変わらないか、さらには悪化し、不可逆群として知られる肝硬変のリスクが高いという課題が残っています。この研究では、直接作用型抗ウイルス（DAA）ベースの治療後の（SVR前およびSVR後の）ペアデータコホートを用いた画像ベースの計算分析を介して、不可逆的な症例の早期予測に関する新しい組織レベルのコラーゲン構造の洞察を提供しました。 2 光子励起および第 2 高調波発生顕微鏡を使用して、57 人の HCV 患者からのペア生検を画像化し、完全に自動化されたデジタルコラーゲンプロファイリングプラットフォームが開発されました。合計 41 のデジタル画像ベースの特徴がプロファイルされ、そのうち 4 つの主要な特徴が線維症の可逆性に強く関連していることが発見されました。データは、選択された 2 つの特徴 (コラーゲン面積比とコラーゲン線維真直度) に基づいて予測モデルのプロトタイプを作成することにより、予後値について検証されました。我々は、コラーゲンの凝集パターンとコラーゲンの厚さが肝線維化の可逆性の強力な指標であると結論付けました。これらの発見は、DAAベースの治療によるコラーゲンの構造的特徴の潜在的な意味を提供し、タイムリーな医療介入と治療戦略を強化するために、SVR前の生検サンプルを使用した可逆性のより包括的な早期予測への道を開きます。 DAAベースの治療に関する我々の発見は、将来の非侵襲的予測ソリューションを構築できる構造形態のアンダーライン支配メカニズムと知識ベースの理解にさらに貢献します。

世界保健機関によると、世界中で約 5,800 万人の患者が C 型肝炎ウイルス (HCV) に感染しており、年間 150 万人が新たに感染していると推定されています。すべての HCV 患者の約 20 ～ 30% が進行性肝線維症、つまり肝硬変を発症します1。肝硬変は慢性疾患の第 4 位の原因であり、年間約 100 万人が死亡しています2。肝硬変に起因する肝代償不全とは別に、他の懸念される結果は肝細胞癌 (HCC) です。肝硬変患者の約 2 ～ 7% が毎年 HCC を発症しますが、健康な人口では 100,000 人中 7 人です。

HCV の従来の治療選択肢には、肝線維症の回復に関連するペギンインターフェロン、リバビリン、およびハーボニーが含まれます3。過去数年間で、FDA によって承認されたいくつかの新規 HCV 治療薬には、Epclusa® (Sofosbuvir) および OLYSIO® (Simeprevir) が含まれます 4、5、6。直接作用型抗ウイルス薬（DAA）は、抗ウイルス療法の完了から 24 週間で血漿中に HCV が検出されなくなる持続ウイルス反応（SVR）の高い割合を報告しています6が、症例の約 30% が報告されています。ここで、線維症はSVR7後に改善されておらず、これを図1Aに示す不可逆的なグループとして分類します。肝線維形成のプロセスは複雑であり、多くの関係者が関与します。肝星細胞 (HSC) は重要な役割を果たしていることが知られています 8、9、10。腫瘍壊死因子 α (TNF-α)11、トランスフォーミング成長因子 β (TGF-β)12、13、14、15、IL-1116、17、および OSM18、19 は、線維形成経路に関与する既知のサイトカインの一部です。 NK 細胞などの免疫細胞には抗線維化特性があり、線維症の可逆性にも関連しています 20。最近の研究では、炎症と免疫反応に加えて、血管新生も重要な役割を果たしている可能性があることが発見されました21。間質コラーゲンのリモデリングは、肝実質におけるコラーゲンの再編成によって起こります 22、23、24。いくつかの研究では、線維性瘢痕の減少と筋線維芽細胞の不活化アポトーシスも線維症退縮と関連していることが示されました 25、26、27、28。しかし、前述のメカニズムは研究されていますが、線維症の可逆性におけるコラーゲンの構造リモデリングの役割については文献が不足しているままです。生検切片は、組織レベルの構造形態を明らかにし、将来の研究に膨大な情報を提供するためのゴールドスタンダードであり続けています。非侵襲的技術の精度を考慮すると、生検サンプリングの必要性については議論がありますが、生検から得られる膨大な量の情報は、将来の非侵襲的ソリューションをさらに強化する上で間違いなく貴重です。

SVR 後の HCV 誘発性肝線維化の可逆性の予測には、重大な臨床的価値があります。 (A) 線維症の可逆性を評価するために、病理学者が SVR 前と SVR 後に HCV 患者の肝生検を採取しました。現在、適切な介入のために患者を層別化できる効率的な予後機能が不足しています。 (B) 肝生検画像は、TPE および SHG 技術を使用してスキャンされ、社内の計算アルゴリズムを使用して処理されました。特徴は、患者を分類するための予測モデルのプロトタイプを作成するために選択されました。 (C) 望ましい予測モデルは、患者を不可逆的または可逆的として層別化し、どの患者が退院できるか、非侵襲的追跡調査のために保持されるか、または臨床試験に登録できるかを示します。

私たちの研究では、図1Aに示すように、臨床医が治療後に線維化の程度が減少したかどうかを評価するために、治療前と治療後の両方で肝生検が行われました。 SVR 後の患者の線維化可逆性の可能性を予測するには、図 1B、C に示すように、クリニックでコラーゲンの特徴を層別化し、最適化された医療介入を支援するための定量的および定性的なソリューションを組み合わせたソリューションが必要です。。 HCV 誘発性肝線維化の可逆性を予測する機能が欠如しているのは、主に以前の画像技術の限界によるものです。コラーゲンのリモデリングと定量化は、ピクロシリウスレッド (PSR) やマッソントリクローム (MT) などの生化学的染色を使用して歴史的に研究されてきました。ただし、この分析は染色プロトコルとカラーデコンボリューションアルゴリズムに大きく依存しているため、その一貫性が制限されます。このような方法では、HCV 誘発性肝線維症の可逆性の予測的特徴を特定する能力が不十分であり、代わりに通常は、コラーゲン比率 (CPR) として知られる、組織サンプル中のコラーゲンの総量のカウントのみが評価されます。そのため、コラーゲン線維の定量的な構造情報は、線維化の可逆性の結果に関する予測値を提供できる詳細な分析には依然として不十分です。

コラーゲンの構造情報は、従来のイメージング技術やプロトコルを使用して簡単にアクセスすることはできませんが、肝線維化の可逆性のメカニズムについてより多くの洞察を得る上で重要です。医用画像技術、二光子励起 (TPE) および第二高調波発生 (SHG) イメージングシステムの最近の進歩により、コラーゲン構造をより詳細に取得および定量できるようになりました。 SHG は、無染色のホルマリン固定パラフィン包埋 (FFPE) 組織内の線維状コラーゲンを同定するために使用される、多光子レーザーベースの定量的非線形光学イメージング技術です。その物理的原理により、コラーゲン原線維、線維構造、結合組織の再構築の変化に非常に敏感です。 B 型肝炎ウイルス (HBV) および HCV の診断 29,30,31,32,33,34,35,36 および予後 37,38 におけるこの新しい画像技術の応用は、動物モデルとヒト臨床サンプルの両方を使用して報告されています。

新しい抗線維化薬の薬剤開発は、肝線維症の正確で信頼性の高い定量的評価に依存します8,24。約 8 種類の抗肝線維症化合物が開発中であり、さまざまな臨床試験段階で検証中です。しかし、肝線維症の進行を防ぐ効果的な FDA 承認薬はまだありません。 HCV の効果的な抗ウイルス治療の後、次に重要な必要性は、図 1C に示すように、より緊密な積極的な監視と適切な進行中の臨床試験への登録のために、可逆性肝線維症患者と不可逆性肝線維症患者を予測することです。

この研究では、画像ベースの定量的予後特徴を特定し、それらを使用して SVR 後の HCV によって引き起こされる患者の線維症可逆性のリスクを予測しました。我々は、線維SHG信号強度と形態に基づいてコラーゲンを2つの異なるモード、つまり凝集した厚いコラーゲン（ATC）と分散した薄いコラーゲン（DTC）に分類するための新しい計算ソリューションを提供しました（図2A、B）。 ATC と DTC を区別することにより、肝線維化進行中のコラーゲンのリモデリングに関する独自の洞察が得られます。 TPE および SHG イメージング技術を使用して、以前の研究 39 で開発された全自動デジタルコラーゲンプロファイリングプラットフォームも採用し、強度/面積、テクスチャー、構造および繊維分布の特徴という 4 つのカテゴリーの特徴を使用してコラーゲン構造を定量化しました。最後に、私たちはデータを使用して、線維症の可逆性の根底にある可能性のある一般的なプロセスを推測しました。

自動画像解析から抽出された定量的なコラーゲン構造特徴。 (A) コラーゲン構造を指定する代表的な TPE (赤) および SHG (緑) 画像。コラーゲンには、凝集した厚いコラーゲン (ATC) と分散した薄いコラーゲン (DTC) という 2 つの異なるモデルがあります。 ATC 領域には、黄色の矢印で示すように、高度に濃縮され凝集したコラーゲン線維が含まれています。 DTC 領域のコラーゲンは、白い矢印で示すように均一かつまばらに分布しています。青いボックスは、パーツ (C ～ E) で示されている領域を示します。 (B) 強度形態ベースのフィルターは、黄色と白の矢印で示すように、これら 2 種類の領域をうまく区別できます。 (C) コラーゲンシグナルは GMM モデルを使用して検出され、その接続性はより適切な構造記述のために保存されます。 (D) 繊維ネットワークの中心線を特定するために、コラーゲンバイナリ画像に骨格化を適用しました。 (E) 同様のソリューションが TPE チャネルに適用され、それに応じて TPE から特徴が抽出されます。 (F) コラーゲン線維長 (CFL) の図。 (G) コラーゲン線維の厚さ (CFT) の図。 (H) コラーゲンネットワークの複雑さを測定するための接合点の検出 (黄色の点)。

57 人の患者から、SVR 前と SVR 後の生検のペアの合計 114 枚の画像が収集されました。当初の参加者 64 名のうち、情報が不完全だったために 6 名が失格となりました。別の患者は、ウイルスの遺伝子型変異とSVRの欠如により除外された。臨床血液分析により、他のすべての患者がSVRを達成し、ウイルスが完全に根絶されたことが確認されました。 29人の男性患者と28人の女性患者は、18歳から61歳までであった(平均年齢、44.27±10.99歳)。 SVR 前と SVR 後の生検における各患者の組織学的線維化段階は、病理学者のパネルによって独立して盲検に検査され、Ishak スコアリングシステム 40 に従ってマッソントリクローム染色スライドを使用して並行して検査されました。生検標本の線維症評価では、一対の Ishak スコア (SVR 前と SVR 後) が参照標準として表示されます。その後、各患者の線維症の状態は次の 2 つのグループに分類されました。 (i) 「可逆的」: 線維症は逆転し、Ishak スコアは減少します。 (ii) 「不可逆的」: 線維症の程度とイシャクスコアは同じままか増加します。

線維症段階の独立した盲検病理学的評価によると、21人の患者(男性13人、女性8人)がSVR後に改善し(「可逆的」群)、36人の患者(男性16人、女性20人)が線維症と同等または悪化を発症した("不可逆的」グループ）。

コラーゲンのリモデリングを総コラーゲン含有量の単純な増加または減少として特徴付けるのは、従来の単純化しすぎです。さまざまな領域間のコラーゲン構造の違いについての新たな洞察は、肝線維化の可逆性のメカニズムを理解するために重要です。技術的な限界により、コラーゲン凝集の程度/範囲は線維症研究の範囲では歴史的に存在しません。我々は、コラーゲンコンパートメントを凝集した厚いコラーゲン（ATC）と分散した薄いコラーゲン（DTC）の2つの異なるモードに分類するために、線維SHG信号強度、テクスチャーおよび形態に基づく新しい計算ソリューションを提供しました。代表的な画像の元の TPE (赤チャネル) 信号と SHG (緑チャネル) 信号を図 2A に示します。 ATC 領域は、図 2A の黄色の矢印で示される、高濃度で凝集したコラーゲン線維を含む領域です。図 2B の黄色の矢印で示されているように、私たちの分類ソリューションは ATC エリアをうまく識別できます。画像の反対側では、コラーゲンは DTC 領域に均一かつまばらに分布しており、図 2A、B の白い矢印で強調表示されています。

図 2A の青い四角内の小さな組織片の抽出された特徴を拡大して図 2C ～ E に示します。 2 モードガウス混合モデル (GMM) に基づいて、コラーゲンが占める領域を検出し、図 2C に示すコラーゲンの接続性を維持します。コラーゲン面積比（CAR）は、総コラーゲン面積（ATC CARおよびDTC CAR）に対するコラーゲンバイナリ画像の面積（それぞれATC面積およびDTC面積、図2B）内の赤および青の領域の比率に基づいて測定されました。、それぞれ）。 DTC 領域と比較して、コラーゲンは ATC 領域で比例してより多くの領域を占めることが多く、そこではコラーゲンがより凝集して密度が高くなります。弊社のデータによると、ATC CAR は多くの場合 > 80% ですが、DTC CAR は通常 < 20% です。

慢性 HCV では、線維化プロセスはポータルベースです。それは、門脈線維症、門脈周囲線維症、門脈-門脈領域、門脈中心領域および中心中心領域の間の隔壁の架橋から始まり、最終的には肝硬変に至る。元の天然コラーゲンを含む門脈路は、ほとんどまたは少なくとも多くの ATC 領域に組み込まれています。図 2D の赤い実線で示すように、繊維ネットワークの中心線を特定するために、コラーゲンのバイナリ画像に骨格化が適用されました。同様のアプローチが TPE チャネルにも適用され、結果が図 2E に示されています。図２Ｆに示されるコラーゲン線維長（ＣＦＬ）および図２Ｇのコラーゲン線維厚さ（ＣＦＴ）などの構造的特徴は、それに応じて計算された。コラーゲンネットワークの接合点は、図 2H の黄色の点として特定されました。接合点の密度は、コラーゲンまたは組織ネットワークの複雑さを定量化します。補足表 1 は、抽出した主な機能とその定義をまとめたリストであり、包括的ではありません。 ATC CAR および DTC CAR と同様に、他のすべての抽出された特徴は、ATC エリアと DTC エリア内で個別に計算されます。たとえば、CFL には ATC CFL と DTC CFL があります。

HCV 線維化の可逆性についての個々のコラーゲン特徴の予後値を評価するために、t 検定評価に基づく特徴選択のための単変量解析を実行しました。 ATC 面積比は、凝集したコラーゲンによって占められている特定の組織の相対量を定量化するための測定値であり、図 2B の赤色領域の面積と全組織面積 (赤色領域と青色領域の組み合わせ) の比として定義されます。。 ATC面積比はATC CARとは異なります。ATC面積は一般にコラーゲン区画によって完全に占有されていないのに対し、ATC CARはコラーゲン面積内でのみ測定されるためです。

私たちのデータは、Supp でそれぞれ R = 0.152 および R = 0.133 を与えた場合、ATC 面積比が可逆群の SVR 前および SVR 後の生検の Ishak スコアとほとんど相関がないことを示しています。図1A、C。しかし、不可逆的なグループでは、それぞれ R = 0.688 および R = 0.477 とすると、ATC 面積比と SVR 前および SVR 後の生検の Ishak スコアの間にはより強い相関関係があります。図1B、D。これは、コラーゲンの凝集が線維化の可逆性に重要な役割を果たしていることを示しています。可逆的症例と不可逆的症例では、SVR 前の ATC 面積比の統計的有意性は示されていませんが、ATC 面積比は、SVR 後の 2 つの患者グループ間で統計的に有意な差があります (図 3A)。この結果は、SVR が可逆的症例と不可逆的症例の両方で ATC 面積比を減少させるが、可逆的グループでより顕著に ATC 面積比を減少させることを示しており、コラーゲンの凝集が線維化の可逆性に影響を与える重要な要因の 1 つであるという見解を裏付けています。

可逆的患者群と不可逆的患者群間で抽出された定量的コラーゲン構造特徴の評価。 (A) SVR 治療前の可逆群と不可逆群の ATC 面積比には統計的有意性は示されていません。 SVR治療後、両群のATC面積比は減少し、有意差が観察されました。 (B) SVR 治療前の可逆的 (緑の線) と不可逆的 (赤の線) の患者グループ間の、ATC CAR、ATC CFT、ATC TRI、および DTC CFS と名付けられた、統計的に有意な 4 つの選択された特徴。 (C) SVR 治療後の可逆群 (緑線) および不可逆群 (赤線) のこれら 4 つの所定の特徴によって定義されるプロファイル。

次に、ATC 領域と DTC 領域から抽出された定量的な構造特徴を分析しました。 4 つの特徴 (ATC CAR、ATC CFT、ATC TRI、および DTC CFS) は、HCV 線維症の可逆性に関連する有意な違いを実証しました (図 3B)。図に示すように、コラーゲン面積比 (CAR) は、肝臓組織内のコラーゲンの存在量を測定する基本的な特徴の 1 つです。実際の理解からすると、隔壁形成を伴う門脈ベースの凝集した線維症は、慢性 HCV 肝臓における線維症の特徴的なパターンです。したがって、ATC CAR の変更が予想されていました。ただし、NAFLD/NASH の場合とは異なり、類洞周囲の分散した線維症は通常、HCV の場合には問題になりません。したがって、DTC に大きな変化は予想されませんでした。実際、ATC CARは可逆的ケースと不可逆的ケースの間に有意な差を示しました（p = 0.006）（図3B）が、DTC CARはそうではありませんでした（データは示さず）。 ATC CAR値は、SVR前の可逆的（R = 0.509）および不可逆的なケース（R = 0.654）の両方のIshakスコアと相関していますが（補足図2A、B）、相関係数は、SVR後の可逆的グループと不可逆的グループの両方で減少します。 -SVR (補足図 2C、D)。これは、ATC CAR が 2 つの患者グループ間の肝線維症の可逆性の予後において予測的価値があることを示しています。患者の凝集モードのコラーゲンが多いほど、つまりATC CARが高いほど、不可逆性のリスクは高くなります。

ATC 領域では、各コラーゲン線維の周囲長の尺度であるコラーゲン線維の厚さ (ATC CFT) も、可逆的な場合よりも不可逆的な場合の方が高くなっています (図 3B) (p = 0.036)。この結果は、不可逆的な症例で見られる高いATC CARと一致しています。コラーゲン線維が太ければ、より多くの面積を占める傾向があることは直感的にわかります。 DTC CAR では 2 つのグループ間に有意な差は観察されませんでした。しかし、可逆的グループと比較して不可逆的 HCV グループでは、DTC モードのコラーゲン線維がより真っ直ぐである、つまり DTC コラーゲン線維の真直度 (DTC CFS) が高いことに気づきました (図 3B) (p = 0.050)。一般に、ATC 領域のコラーゲン線維がより厚く、DTC のコラーゲンがより真っ直ぐであると、線維化の可逆性の可能性が低いことが示唆されます。これらの異なるコラーゲンモードにおける構造の違いは、繊維のパッキングが可逆的な場合と不可逆的な場合で異なることを意味します。

2 つのグループ間の TPE チャネルから抽出された 1 つの重要な特徴を図 3B に示します。 ATC領域では、組織構造の複雑さの測定値である組織網様体指数（ATC TRI）が不可逆グループのサンプルで著しく高いことがわかり、このグループでは組織構造がより複雑なネットワークを形成していることが示唆されました。 ATC CARの増加はATC TRIの上昇と関連していますが、現時点ではそのメカニズムは明らかではありません。次に、SVR 後のこれら 4 つの機能の変化を調査しました (図 3C)。 SVR の後は、ATC TRI と DTC CFS は両方ともその重要性を失います。ただし、ATC CAR と ATC CFT の差は劇的に変化します。つまり、p 値はさらに減少します。たとえば、ATC CAR の p 値は、p = 0.006 から p = 0.001 に減少しました。我々は、可逆的グループと不可逆的グループにはSVR前に有意な差があり(図3B)、SVR後のコラーゲン構造における反応も異なっている(図3C)と結論付けた。

SVR 前と SVR 後の 2 つの患者グループ間の相対的な変化をさらに理解するために、図 4 にデータの比較を示します。可逆的なグループにはいくつかの構造的な違いがありますが、その違いは次の点を除いて統計的に有意ではありません。 ATC CAR (図 4A)。 SVR 前と SVR 後の 4 つの特徴の小さな違いは、可逆グループの線維症がわずかに改善されており、悪化していないことを示しています。 SVR 前と SVR 後の不可逆グループの結果を図 4B に示します。 ATC CFT によって測定された繊維周囲長は、SVR 後に明らかな有意な増加傾向を示しています。不可逆グループのもう 1 つの重要な特徴は、ATC TRI によって測定される構造の複雑さです。より多くの領域がコラーゲンによって占められ、細胞組織のネットワークがより単純になる可能性があるため、ATC TRI の減少は ATC CFT の増加と関連している可能性があり、あるいはその逆も同様です。ただし、可逆グループでは同じ結果は観察されませんでした (図 4A)。不可逆群におけるATC TRIの減少とATC CFTの増加の背後にある生理学的メカニズムを確立するには、さらなる研究が必要です。

SVR 前と SVR 後の可逆的および不可逆的な患者グループにおけるコラーゲン特徴の相対的な変化。 (A) 可逆的な患者の特徴はわずかに改善されました。つまり、特に ATC CAR では、青線 (SVR 前) から黄色の線 (SVR 後) に縮小し、統計的有意性を示しました。 (B) 不可逆的グループのプロファイルは、可逆的グループのプロファイルとは著しく異なります。 SVR 後に ATC CFT は増加し、ATC TRI は統計的に有意に減少しました。コラーゲンが占める面積が大きくなると細胞組織のネットワークがより単純になる可能性があるため、ATC TRIの減少はATC CFTの増加と潜在的に関連している可能性があります。 (C) SVR 前と SVR 後の可逆的 (緑線) グループと不可逆的 (赤線) グループのプロファイルの絶対差。 (D) SVR 前と SVR 後の可逆的 (緑線) グループと不可逆的 (赤線) グループのプロファイルのパーセンテージの相対的な差異。

SVR 前と SVR 後のこれら 4 つの特徴の絶対的な差とパーセンテージの相対的な変化を図 4C、D に示します。一般に、可逆的なグループでは、図 4C、D の緑の線で示すように、ベースライン値 (黒の線) と比較して、4 つの特徴すべてが同じままであるか、わずかに改善されていますが、不可逆的なグループでは、ATC CFT は明らかに増加していますが、これは線維症可逆性の未知のメカニズムに関連している可能性があります。

我々の患者コホートとコラーゲン構造分析に基づいて、上記の 4 つの定量的画像ベースのコラーゲン構造特徴は、HCV 誘発性肝線維症可逆性の有望な予後価値を示しています。特徴の依存関係を理解し、最適化された予測モデルを構築することが重要です。 ATC 領域には、コラーゲン面積比 (ATC CAR) とコラーゲン線維の厚さ (ATC CFT) という 2 つの重要な特徴があります。一般に、ATC CAR および ATC CFT が高いほど、SVR 後であっても不可逆性のリスクが高いことを示します。ただし、ATC CAR と ATC CFT は完全に独立しているわけではありません。補足に示されているように。図 3A では、これら 2 つの特徴間の線形関係は、黒い点線で示されているように、強い相関関係を示しています。 SVR 後の ATC CFT の増加は、不可逆グループではコラーゲン線維が太くなったのに対し、可逆グループでは ATC CFT がほぼ同じままであることを示しています。これは、コラーゲンのパッキングパターンが 2 つのグループで異なることを意味します。 DTC 領域では、コラーゲン線維の真直度 (DTC CFS) が線維化の可逆性を予測する重要な値を持ちます。二光子励起（TPE）チャネルに基づいて抽出された構造複雑性測定（ATC TRI）も重要ですが、そのメカニズムについてはさらなる調査が必要であり、さらに調査する価値があるにもかかわらず、予測モデルには含めませんでした。

3 つのコラーゲンの特徴、つまり ATC CAR、ATC CFT、DTC CFS は、臨床使用のための実用的な予測モデルを構築する可能性があります。これまでの我々のデータに基づいて、凝集コラーゲン面積比と分散線維真直度（それぞれATC CARとDTC CFS）は、HCV患者における肝線維化の可逆性の予測値を備えた選択された2つの予後特徴を形成します。これは、両方の指標が不可逆性肝線維症の方が有意に高いためです。グループ。

SVR 前の生検で選択された特徴間の有意な統計的差異により、線維症可逆性の予測モデルのプロトタイプを作成することができます。このような予測モデルは、医療システムで患者を層別化し、臨床試験に適した患者候補を選択するために臨床現場で不可欠です。予測モデルの構築を最適化するために、HCV 誘発肝線維症の可逆性の臨床予測モデルを構築する 3 つの異なる方法を使用しました: (1) ベイジアンモデル、(2) サポートベクターマシン (SVM)、および (3) 関連性ベクターマシン (RVM) ）。

予測モデルを最適化するために、パフォーマンスに応じてさまざまな方法を評価し、2D 特徴空間での決定境界を視覚化しました。 SVM および RVM 手法に基づくモデルは、補足に記載されています。図。 4、5. SVM モデルは補足にありますが、図 5A、C は最高のパフォーマンスを達成しましたが、2D 特徴空間の複雑な決定境界は、限られたサンプル数によるオーバーフィッティングのトリックを示している可能性があります。 RVM モデルも、特異性が低いため理想的ではありません。

最適なベイジアンモデルを図 5 に示します。これは、ATC CAR と DTC CFS に基づいて 57 人の患者を 2 つのグループに分類できることを示しています。図 5A では、緑色の点は可逆的な場合を表し、赤色の四角は不可逆的な場合を表します。各グループの可逆性線維症と不可逆性線維症の患者数も適度にバランスが取れており、可逆性の症例が 21 名であるのに対し、不可逆性の症例が 36 名となっています。一般に、ATC CAR 値が高く、DTC CFS が大きいほど予後不良を示しますが、ATC CAR 値が低く、DTC CFS が小さいほど予後が良好 (つまり、可逆性線維症) を示します。 2 つの特徴の決定境界は、図 5A の不可逆 (灰色) 領域と可逆 (白色) 領域の間の黒い実線で表されます。図 5B は、ATC CAR および DTC CFS に基づく連続ベイジアン予測モデルを表します。赤色の面は不可逆基を、緑色の面は可逆基をそれぞれ示します。

HCV 誘発肝線維症の可逆性の離散的および連続的なベイジアン予測モデル。 (A) 選択した 2 つの特徴、ATC CAR と DTC CFS を使用した最適化された離散モデルと、2D 特徴空間でのそれらの分布。 (B) ATC CAR と DTC CFS を使用した最適化された連続モデルと、2D 特徴空間におけるそれらの確率分布関数。

離散モデルと連続モデルのパフォーマンスメトリクスを表 1 に示します。離散モデルと連続モデルの両方に基づいて、不可逆的なケースの約 85% と可逆的なケースの約 62% を特定することに成功しました。選択された定量的特徴とベイジアン予測モデルは、HCV 誘発性肝線維症の可逆性予測に対して潜在的に高い臨床予後価値を持っています。

確かに、即時臨床応用に適した予測モデルをさらに検証するには、より大きなサンプルサイズの患者データが望ましいが、そのようなペアの肝生検サンプルは貴重で希少である。私たちが特定した特徴は、限られたデータでも有望な結果を示しており、選択した特徴を使用して概念実証モデルを開発し、特定した特徴の予後価値を調べるために 3 つの異なる予測モデルのプロトタイプを作成しました。私たちの分析に基づいて、表 1 に示すように、プロトタイプの予測モデルを使用することにより、SVR 前の肝生検による不可逆的な症例の層別化において最大 85% の感度を達成することができました。ただし、2 つの特徴モデルは陰性患者に対してあまり特異的ではありません。すなわち、可逆的な症例の約 62% が検出に成功しており、これは病理評価の不確実性と一致しています。予測モデルの確実性の強さにより、必要な患者監視のレベルを臨床医に確実に知らせることができ、単一の SVR 前の生検に基づいて予測を行うことができるため、必要に応じて適切な早期介入が可能になります。本当に陰性の患者（可逆群）の場合、フォローアップ訪問の間隔を大幅に空けることができます。信頼性が低いと特定された可逆的な症例は、フォローアップとして非侵襲的技術を使用した積極的な監視のために、不可逆的な症例と一緒に層別化することができます。

私たちの研究では、さらなる研究のためのいくつかの道が特定されました。 SVR 前と SVR 後の ATC CFT の有意な差は、コラーゲンのパッキングパターンも 2 つのグループで潜在的に異なることを意味します。私たちの発見をさらに確認するには、電気顕微鏡（EM）など、より解像度の高い別のイメージングモダリティが必要になる可能性がありますが、EM画像内のATC領域とDTC領域を特定するには技術的な課題がいくつかあります。分散した薄いコラーゲン (DTC) 領域では、コラーゲン線維の真直度 (DTC CFS) も線維化の可逆性を予測する重要な値を持ちます。将来的には、コラーゲンの凝集パターンとコラーゲンの充填構造における役割を理解するために、これら 2 つの患者グループ間の DNA と RNA の変異を調査する価値もあります。 TPE チャネルに基づいて抽出された構造複雑性測定 (ATC TRI) も重要ですが、2 つのグループ間の ATC TRI の差の原因は明らかではありません。したがって、予測モデルには不明確な変数は含めませんでした。これは、ATC CFT の増加とコラーゲンの凝集メカニズムに関連している可能性があります。コラーゲンの凝集と組織構造の変化の間の因果関係とメカニズムについても、さらなる調査が必要です。

SVR 前の生検と SVR 後の生検によって提供される線維症スコアのベースラインを使用して、大規模な研究を通じて臨床予測モデルを開発することが原理的に可能であることを証明しました。可逆グループの場合、ほとんどの場合、SVR 後に 4 つの特徴すべてがわずかに減少します。不可逆グループでは、ATC CFT が SVR 後に増加した唯一の特徴であり、これは前述したように ATC TRI の減少にも関連している可能性があります。 DTC 領域の真直度の違いと組み合わせると、この結果は、コラーゲン線維パッキングの構造が不可逆的な場合と可逆的な場合で異なる可能性があることを強く示しています。関係する経路と細胞型の間のこれらの異なる構造の配置と時空間的相互作用に関するさらなる研究は、線維症の可逆性の背後にある再生応答を理解する鍵となる可能性があり、薬物治療の新しい標的につながる可能性があります。コラーゲン線維の充填構造は、コラーゲンの凝集の程度にも関連している可能性があります。私たちの主な目的は、線維症の可逆性予測に関連する画像ベースの予後特徴を特定することでしたが、SVR 後の生検分析により、線維症がどのように逆転するかに関する機構研究の新たな道も明らかになりました。注目すべきことに、別の臨床特徴である患者の年齢が特定されたのは、補足に示されている患者の年齢です。図 6. 全体的に若い患者は不可逆性線維症のリスクが低い。 30 歳未満の患者の線維症は回復する可能性が高く、これは細胞の老化または若年層と高齢者の間の代謝の違いによるものと考えられます。

欠点はあるものの、肝線維症を評価するためのゴールドスタンダードは依然として肝生検です。臨床診断における生検の主な欠点には、費用と患者の潜在的なリスクが含まれます。この点において、侵襲的方法と非侵襲的方法の融合と、医療画像処理のコンピュータ支援介入の発展分野が融合することで、サンプリングエラーなどの生検技術が直面する問題の軽減に役立つ可能性があります。非侵襲的ツールには、血清学的方法が含まれます。さまざまな血清学的アプローチがあり、それぞれに異なる利点と欠点があります。これらの方法は主に医療資源が限られたコミュニティや地域で採用されています。 Fibroscan などの弾性ベースのイメージング技術は、肝線維症の効果的な非侵襲的評価ツールとなっています。ただし、フィブロスキャンの結果は、食物の摂取、肝臓の炎症、肝内胆汁うっ滞、肝うっ血、脂肪肝の状態によって大きく影響されます41。そのため、顕著な肥満や腹水のある患者では、この方法の信頼性と精度が低下します。上記の血清学的方法は、軽度または重度の肝線維症患者の除外および/または特定において優れた性能を持っていますが、中程度の肝線維症の精度は依然として不十分であり、単独の検査としての有効性は制限されています。したがって、場合によっては最初の SVR 前の肝生検が避けられない場合もありますが、SVR 前の 1 回の生検に基づいて線維症の可逆性を示すことができる信頼性の高い予測ツールがあれば、SVR 後の 2 回目の生検の必要性を大幅に減らすことができます。 —特に、アクティブな監視によって予測モデルを補完するために使用できる、適切な非侵襲的サンプリング技術と組み合わせて使用します。

非侵襲的技術の技術はますます有効になっていますが、これらのアプローチのいずれも、観察された線維症が不可逆的であるか可逆的であるかを示すために必要な、組織レベルでのコラーゲン構造情報の完全性を得ることができません。このような情報は未開発の情報であり、将来の研究者が非侵襲的スクリーニングをさらに改善するために利用できる可能性があります。私たちの研究により、可逆的な患者と不可逆的な患者ではATC成分の量が異なることが明らかになりました。肝臓の ATC コンポーネントの剛性は、DTC 領域よりも高い可能性があります。臨床現場に適用すると、特異性の向上が進めば、正確な生検は患者の状態を明らかに確実に把握できる可能性があります。実際には、どちらのテクノロジーも、もう一方の進歩を通じて二重開発の恩恵を受けることができます。将来の非侵襲的スキャンソリューションが、肝臓のさまざまな部分のさまざまな硬さを検出するためのより優れた空間分解能と一貫性を備えている場合、つまり、私たちが発見したように非侵襲的な方法でATCボリュームを測定する場合、その臨床的検査を調査することが可能になります。非侵襲的スクリーニングアプローチを使用して可逆性のリスクを予測するためのアプリケーション。

この研究の結果は、医療制度における不可逆的な患者の層別化に有望であるが、それはまだ暫定的なものであり、独立した大規模コホートを使用してまだ再現されていないことを強調しなければならない。臨床応用前にモデルの性能を確認するために、適切に設計された厳格な前向き臨床検証/試験を実施する必要があります。時間の経過とともに肝線維症に関連する特徴が改善または悪化するため、HCV 患者を早期に特定し、可逆的肝線維症と不可逆的肝線維症に層別化することは、臨床転帰を改善するために両方のグループを適切に効果的に管理、監視、治療できるため、重要な臨床的価値があります。

北京大学人民病院の治験審査委員会 (IRB) は、患者材料の使用に対する倫理的承認を提供しました (IRB 参照: 2017PHB133-01)。慢性HCV患者はDAAベースの治療を12週間または24週間受けた。各患者から書面によるインフォームドコンセントを得て、承認されたガイドラインに従って研究を実施した。

この研究コホートは、2014年3月から2016年12月までに北京大学肝臓研究所、北京大学人民病院に入院した慢性C型肝炎ウイルス感染症患者から採取した一対の肝臓検体で構成された。臨床的および病理学的特徴は患者の医療記録から得られた。。

主な参加基準は次のとおりです: 20 ～ 70 歳。肝硬変の有無にかかわらず慢性C型肝炎感染症。ベースラインでの HCV-RNA レベル > 10,000 IU/mL。直接作用型抗ウイルス剤（DAA）による抗ウイルス治療を12週間または24週間受けた。治療完了後 24 週間までに持続的ウイルス反応 (SVR; C 型肝炎ウイルス感染症の治癒と呼ばれる) を達成しました。ベースラインと治療後 24 週目の両方で、ペアの肝生検を実施しました。

除外基準は次のとおりです。B 型肝炎ウイルスまたはヒト免疫不全ウイルス (HIV) の同時感染。他の形態の慢性肝疾患（アルコール性肝疾患を含む）の存在; 非代償性肝疾患（腹水、静脈瘤出血、肝性脳症など）。アルファフェトプロテイン > 100 ng/mL、またはクレアチニンクリアランス速度 < 50 ml/分。あらゆる悪性腫瘍。重度の心臓、肺、腎臓、または脳の問題を引き起こす合併症。糖尿病; 血液またはその他の注目すべき全身性疾患。 BMI > 28 kg/m2; 重度の神経疾患または精神疾患。妊娠; 授乳中の女性。

保存されたホルマリン固定パラフィン包埋（FFPE）肝生検組織サンプルは、2014 年から 2016 年にかけて北京大学人民病院肝臓研究所で HCV 感染と診断された 64 人の患者から採取されました。患者の臨床病理学的特徴が収集され、表 2 にまとめられました。コア生検は長さが少なくとも 10 mm、直径が 0.84 mm でした。非染色の厚さ 4 ～ 5 μm の組織切片を SHG イメージング用に調製し、その後、組織学的評価のために H&E およびマッソントリクロームで染色しました。線維症の Ishak 病期分類システムを採用しました (スコア 0 - 線維症なし; 1 - 短い線維性隔壁の有無にかかわらず、一部の門脈領域の線維性拡張; 2 - 短い線維性隔壁の有無にかかわらず、ほとんどの門脈領域の線維性拡張; 3 - 線維性拡張ほとんどの門脈領域に時折門脈間の架橋がある; 4 - 顕著な架橋（門脈から門脈）および門脈から中央への顕著な架橋を伴う門脈域の線維性拡張; 5 - 時折結節を伴う顕著な架橋（不完全肝硬変）; および 6 - 肝硬変、可能性があるまたは明確）40. すべての臨床的および病理学的特徴は、アクセス前に不可逆的に匿名化された患者の医療記録から取得されました。

臨床治療と病理学的評価と並行して、57 人の被験者からの SVR 前および SVR 後（12 か月後）の生検が最初に脱パラフィンされ、次に Histoindex Genesis 200 を使用してスキャンされました。特定の患者の各画像は、次のように少なくとも 1 つの完成した生検で構成されています。図２Ａに示す。 Genesis Scanner は、緑のチャネルを使用してコラーゲン線維 (SHG を使用) の画像を、赤のチャネルを使用して組織構造 (TPE を使用) の画像を取得しました。どちらも 8 ビット強度、対物倍率 20 倍です。システムのレーザー出力は「高」に設定され、ランダムノイズを低減するためにビニングは 2 フレームに設定されました。各ピクセルの明るさは、繊維内のコラーゲン密度を表します。定量的な画像取得を確実にするために、イメージングプロトコルは研究全体を通じて一貫しています。

これらの取得された画像は、2018 年 1 月から 2020 年 12 月までの期間に、当社が設計した計算画像解析パイプラインを使用して処理されました。特定の生検の各匿名画像は、臨床病理学的特徴に関連する匿名化された病理学的識別に従って名前が付けられました。まず、ガウス平滑化フィルターを適用して SHG チャネルを前処理します。次に、肝臓組織が占める領域をカバーするサンプルマスクが定義されました。次に、与えられた各画像の 5 つのランダムな画像 ROI からコラーゲン信号が抽出されます。ピクセル単位の信号値は、次のように期待値最大化 (EM) アルゴリズムを使用してコラーゲン信号分類モデルを構築するために使用されます。 (i) モデルの特徴に対するランダムな初期推定が、「期待される」分布 (トレーニングデータセット) から行われます。通常、E ステップとして知られています。 (ii) E ステップからの確率分布は、通常 M ステップとして知られる新しいデータセットを含むように調整されます。 (iii) 分布が E ステップから M ステップに変化しない限り、推定特徴量を取得できます。 2 モードガウス混合モデル (GMM) を適用して、特定のピクセル信号がコラーゲンに対して陽性であるかどうかを判断しました。 GMM モデルに基づいて、画像を 2 値化するために最適化されたしきい値が決定され、コラーゲン 2 値画像が作成されました。同様のスキームをレッドチャネル (TPE) に適用して、組織バイナリ画像を作成しました。

取得された生検サンプル画像は、(i) 高濃度のコラーゲンコンパートメントを含む領域 (図 2A、黄色の矢印)、および (ii) 均一かつまばらに分布したコラーゲン線維を含む領域 (図 2A、白色の矢印) の 2 つの特徴的な領域で構成されています。 SHG シグナル強度と形態に基づいて、コラーゲンを 2 つの異なるモード、つまり凝集した厚いコラーゲン (ATC) と分散した薄いコラーゲン (DTC) に分類するための新しい計算フィルターパイプラインが設計されました。次に、強度/面積、テクスチャー、構造、および繊維分布の特徴が測定されました。各特徴は、ATC、DTC、および「ALL」（ATC と DTC の両方の組み合わせ）組織領域で測定されます。機能とその定義の完全なリストではありませんが、Supp で提供されています。表 1. 特徴は、質感、厚さ、長さ、真直度、方向性のカテゴリに分類されました。画像から特徴が抽出されると、臨床病理学的特徴との関係が評価されました。統計的に有意な関連性 (p < 0.05) が示されています。

患者の生検の画像から抽出された特徴は 41 個あり、すべての特徴はそれに応じて 2 つのグループ、つまり可逆性と不可逆性に分類されます。 2 つのグループを区別できる最も特徴的な特徴を見つけるために、T 検定が実行されました。 2 つの患者グループ間で有意差 (p < 0.05) がある 4 つの特徴が、さらなる調査のために選択されました。

現在の研究中に使用および/または分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者 (WY) から入手できます。

メイン州リネラ非アルコール性脂肪肝疾患：系統的レビュー。 JAMA 313、2263–2273。 https://doi.org/10.1001/jama.2015.5370 (2015)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

アイオワ州ロウ疫学からの教訓: 肝疾患の負担。掘る。ディス。 35、304–309。 https://doi.org/10.1159/000456580 (2017)。

論文 PubMed Google Scholar

メンドーサ、J. et al. 一過性エラストグラフィーによって評価された慢性 C 型肝炎患者の肝線維症: 抗ウイルス療法の有効性を決定するための意味。特別牧師エンフェルム。掘る。 102、426–434。 https://doi.org/10.4321/s1130-01082010000700005 (2010)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

宮木英ほかダクラタスビルとアスナプレビルによる治療は、C型慢性肝炎患者の肝機能特徴を改善し、肝線維化マーカーを減少させます。ヘパトール。解像度 46、758–764。 https://doi.org/10.1111/hepr.12621 (2016)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Lawitz、E. et al. ペグ化インターフェロンおよびリバビリンに対する非反応患者および未治療患者におけるC型肝炎ウイルス遺伝子型1の慢性感染症を治療するための、リバビリンの有無にかかわらずシメプレビルとソホスブビルの併用：COSMOSランダム化研究。ランセット 384、1756 ～ 1765 年。 https://doi.org/10.1016/s0140-6736(14)61036-9 (2014)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

バーナス、S.ら。ソホスブビルで治療されたC型肝炎ウイルス感染患者における肝線維症の動的バイオマーカーの初期変化。掘る。肝臓障害 48、291–297。 https://doi.org/10.1016/j.dld.2015.09.015 (2016)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ポイナード、T. et al. 慢性 C 型肝炎患者の肝線維症に対するペグ化インターフェロンアルファ-2b およびリバビリンの影響。胃腸学 122、1303–1313。 https://doi.org/10.1053/gast.2002.33023 (2002)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Huang, Y.、Deng, X. & Liang, J. 肝星状細胞の調節と肝線維症の可逆性。経験値セル解像度 352、420–426。 https://doi.org/10.1016/j.yexcr.2017.02.038 (2017)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Karin, D.、Koyama, Y.、Brenner, D.、Kisseleva, T. 肝線維症における活性化された門脈線維芽細胞/筋線維芽細胞の特徴。微分 92、84–92。 https://doi.org/10.1016/j.diff.2016.07.001 (2016)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Garg, M. et al. 骨髄内皮前駆細胞は肝星細胞を活性化し、パラクリン因子を介してマウスの四塩化炭素誘発肝線維症を悪化させます。セルプロライフ。 50、12355。https://doi.org/10.1111/cpr.12355 (2017)。

記事 CAS Google Scholar

Yang、YM、Seki、E. 肝線維症における TNFα。カー。パソビオール。議員 3、253–261。 https://doi.org/10.1007/s40139-015-0093-z (2015)。

論文 PubMed PubMed Central Google Scholar

Isabel, F. & Caballero-Diaz, D. 肝線維症および肝発がんにおける成長因子β誘導性の細胞可塑性の変化。フロント。オンコル。 8、357。https://doi.org/10.3389/fonc.2018.00357 (2018)。

記事 Google Scholar

ファブレガット、I. et al. IT-LIVER コンソーシアム TGF-β シグナル伝達と肝疾患 FEBS J. 283、2219–2232。 https://doi.org/10.1111/febs.13665 (2016)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ノイシュワンダー・テトリ、BA et al. 非肝硬変、非アルコール性脂肪性肝炎に対するファルネソイド X 核内受容体リガンドオベチコール酸 (FLINT): 多施設共同無作為化プラセボ対照試験。ランセット 385、956–965。 https://doi.org/10.1016/s0140-6736(14)61933-4 (2015)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Jung-Yeon, K. 他肝硬変の動物モデルにおけるTGF-β1およびSmadに対する合成オリゴデオキシヌクレオチドの抗線維化効果。核酸。 8、250–263。 https://doi.org/10.1016/j.omtn.2017.06.022 (2017)。

記事 CAS Google Scholar

ウィジャジャ、AA 他。インターロイキン 11 シグナル伝達を阻害すると、非アルコール性脂肪性肝炎のマウスモデルにおける肝細胞死、肝線維化、炎症、脂肪症が減少します。消化器病学 157、777–792。 https://doi.org/10.1053/j.gastro.2019.05.002 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

アニッサ、AW 他 IL-11中和療法は、NASHにおける肝星細胞誘発性の肝炎症および線維化を標的とします。消化器病学 157、777–792。 https://doi.org/10.1053/j.gastro.2019.05.002 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

Ehab、AAら。 OSM および IL-6 の過剰発現は、線維化促進性マクロファージの極性化とブレオマイシン誘発性肺線維症の発症に影響を与えます。科学。議員 7、13281。https://doi.org/10.1038/s41598-017-13511-z (2017)。

記事 CAS Google Scholar

道隆, M. 他オンコスタチン M は、マウスの肝星細胞とマクロファージの間の連携を調節することにより肝線維症を引き起こします。肝臓学 67、1. https://doi.org/10.1002/hep.29421 (2018)。

記事 CAS Google Scholar

Jeong, WI、Park, O. & Gao, B. ナチュラルキラー細胞/インターフェロンガンマの抗線維化効果の無効化は、アルコールによる肝線維症の促進に寄与します。消化器病学 134、248–258。 https://doi.org/10.1053/j.gastro.2007.09.034 (2008)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Meng, X. et al. Tie1 のリガンドである LECT2 は、肝線維形成において重要な役割を果たします。セル 178、1478 ～ 1492 年。 https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.07.021 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

サン、Ｙら。治療前後の慢性B型肝炎患者における線維症の肝生検評価の新しい分類。肝臓学 65、1438–1450。 https://doi.org/10.1002/hep.29009 (2017)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Theise、ND、Jia、J.、Sun、Y.、Wee、A.、You、H. 治療時代におけるウイルス性肝炎の線維症の進行と退行:北京分類。モッド。パソル。 31、1191–1200。 https://doi.org/10.1038/s41379-018-0048-0 (2018)。

論文 PubMed Google Scholar

ザカリー、DG et al. 非アルコール性脂肪性肝炎（NASH）による進行性線維症患者における肝臓の形態計測的コラーゲン含量、組織学的線維症ステージング、および血清マーカーの間の相関関係。肝臓学 62(S1)、906A。 https://doi.org/10.1002/hep.30664 (2015)。

記事 CAS Google Scholar

Gieling、RG、Burt、AD、Mann、DA 線維症および肝硬変の可逆性 - 分子メカニズム。クリン。肝臓障害 12(4)、915–937 (2008)。

論文 PubMed Google Scholar

Pellicoro, A.、Ramachandran, P.、Iredale, JP 肝線維症の可逆性。線維形成組織の修復。 5(1)、1–4 (2012)。

Google スカラー

McKleroy, W.、Lee, TH & Atabai, K. 混乱を常に解消: 組織の線維化を治療するためにコラーゲン分解をターゲットにします。午前。 J. Physiol.-Lung Cell. モル。生理。 304(11)、L709–L721 (2013)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu, X.、Xu, J.、Brenner, DA & Kisseleva, T. 肝線維症の可逆性と線維形成性筋線維芽細胞の不活性化。カー。パソビオール。議員 1、209–214 (2013)。

論文 PubMed PubMed Central Google Scholar

Xu、S.ら。 q線維症：動物モデルおよび慢性B型肝炎患者における正確な線維症スコアリングを容易にする組織学的特徴を組み込んだ、完全に定量的な革新的な方法。Ｊ．Ｈｅｐａｔｏｌ． 61、260–269。 https://doi.org/10.1016/j.jhep.2014.02.015 (2014)。

論文 PubMed PubMed Central Google Scholar

Asselah, T.、Marcellin, P.、Bedossa, P. 線維症評価における肝生検のパフォーマンスの向上。Ｊ．Ｈｅｐａｔｏｌ． 61、193–195 (2014)。

論文 PubMed Google Scholar

Wang, TH、Chen, TC、Teng, X.、Liang, KH & Yeh, CT 第二高調波発生顕微鏡を使用した B 型肝炎関連肝線維症の自動二相形態学的評価。科学。議員 5、12962。https://doi.org/10.1038/srep12962 (2015)。

論文 ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu、F.ら。第二高調波発生/二光子励起蛍光顕微鏡を使用した、チオアセトアミド、四塩化炭素、および胆管結紮げっ歯類モデルにおける肝線維症の自動評価。研究室の調査。 97、84～92。 https://doi.org/10.1038/labinvest.2016.128 (2017)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ラオ、H.ら。治療前後の慢性 C 型肝炎患者からのペア肝生検における qFibrosis によるコラーゲンスコアリング。肝臓学 62(S1)、910A-911A (2015)。

Google スカラー

Psilodimitrakopoulos, S.、Filippidis, G.、Kouloumentas, C.、Alexandratou, E. & Yova, D. コラーゲン構造の二光子励起蛍光と第二高調波発生イメージング顕微鏡を組み合わせたもの。多光子顕微鏡。バイオメッド。科学。 VI. 6089、291–299 (2006)。

ADS Google Scholar

ドルマン、GE et al. コラーゲンの第二高調波発生顕微鏡検査と慢性 C 型肝炎 (CHC) 感染における肝線維症の評価。ガット 61(S2)、A134–A134 (2012)。

Google スカラー

シャオ、CY 他。特徴選択機能を備えた第二高調波発生顕微鏡を使用した、HBV 関連肝線維症の定量的評価の向上。クリン。解像度ヘパトール。胃腸ロール。 44(1)、12–20 (2020)。

論文 PubMed Google Scholar

グッドマン、ZD 他。最長 5 年間テノホビルジソプロキシルフマル酸塩 (TDF) で治療された慢性 B 型肝炎 (CHB) 患者における定量的コラーゲンと肝線維症の形態計測的評価。肝臓学 58(S1)、596A (2013)。

Google スカラー

Duchatelle、V. et al. 慢性C型肝炎患者におけるαインターフェロン療法終了時および6～18か月後の肝線維化の変化：形態計測法による定量的評価。Ｊ．Ｈｅｐａｔｏｌ． 29、20～28。 https://doi.org/10.1016/s0168-8278(98)80174-8 (1998)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ゴール、L.ら。コラーゲン構造の定量的無染色イメージングとデジタルプロファイリングにより、トリプルネガティブ乳がん患者の多様な生存率が明らかになります。乳がん研究所 22、42。https://doi.org/10.1186/s13058-020-01282-x (2020)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ishak, K. et al. 慢性肝炎の組織学的等級付けと病期分類。Ｊ．Ｈｅｐａｔｏｌ． 22、696–699。 https://doi.org/10.1016/0168-8278(95)80226-6 (1995)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

肝線維症の測定のための Afdhal、NH Fibroscan (一過性エラストグラフィー)。胃腸ロール。ヘパトール。 8(9)、605 (2012)。

Google スカラー

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この研究は、中国・シンガポール国際科学技術協力プログラム（2016YFE0116800）のライ・ウェイ教授とユー・ウェイミアオ博士に授与されたシンガポール・中国第12回共同研究プログラム（SG-CN JRP）プロジェクト番号1610500026（2016YFE0116800）の共同資金によるものでした。第13次5ヵ年計画期間中の感染症制御のための中国国家科学技術主要プロジェクト（2017ZX10202202、2018ZX09201002-001-005）、中国国家自然科学財団（NSFC）（81870406、81870407）、および北京自然科学財団(7182174)。このプロジェクトは、A*STAR BII 研究資金と、2021 年に Yu Weiao 博士に授与された BMRC 応用およびトランスレーショナルリサーチ (ATR) 助成金によって共同で支援されています。

これらの著者は同様に貢献しました：Laurent Gole、Feng Liu、Kok Haur Ong。

138673 シンガポール、Institute of Molecular and Cell Biology, A*STAR, 61 Biopolis Drive, Proteos Building, Singapore

ローラン・ゴール、コク・ハウ・オン、ロンジエ・リー、ハオ・ハン、デヴィッド・ヤング、ガブリエル・ピク・リャン・マリーニ、ウェイミャオ・ユー

北京大学人民病院、北京大学肝臓学研究所、北京 C 型肝炎および肝疾患に対する免疫療法の主要研究室、No. 11、Xi Zhimen South Street、Beijing、100044、中華人民共和国

フェン・リウ、フイイン・ラオ、ライ・ウェイ

シンガポール国立大学医学部病理学部、シンガポール国立大学病院、シンガポール、シンガポール

アイリーン・ウェイ

人民解放軍総合病院第 5 医療センター病理学部、北京、100039、中国

チャオ・ジンミン

北京清華長宮病院肝胆膵センター、清華大学臨床医学科、北京、102218、中国

ライウェイ

バイオインフォマティクス研究所、A*STAR、シンガポール、シンガポール

コック・ハウ・オン、ロンジエ・リー、ガブリエル・ピク・リャン・マリーニ、ウェイミャオ・ユー

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FL、HR、LW は患者コホートを組織し、組織サンプルを準備しました。 LG、KO、WY は、コラーゲン画像処理アルゴリズムとソフトウェアを設計および実装しました。 AW と JZ は病理診断データを提供しました。 KO、LG、WY、LL、DY、GM が原稿の改訂、図、グラフィックデザインに貢献しました。 HH、LL、LG が統計分析を実行しました。 HR、WY、LW が実験を計画しました。著者全員が原稿の準備と改訂に貢献しました。この研究の著者全員は、受理されたらScientific Reportsに掲載することに同意しました。

Huiying Rao、Weimiao Yu、または Lai Wei に対応します。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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Gole、L.、Liu、F.、Ong、KH 他。定量的な画像に基づくコラーゲンの構造的特徴は、抗ウイルス療法後の C 型肝炎ウイルス誘発性肝線維症の可逆性を予測します。 Sci Rep 13、6384 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-33567-4

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受信日: 2022 年 10 月 13 日

受理日: 2023 年 4 月 14 日

公開日: 2023 年 4 月 19 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-33567-4

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