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Nature子刊解读!科学家们开发出能高效检测人类脂肪肝和肝纤维化新型探测器!

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  6. 脂肪肝

来源:本站原创 2020-12-08 08:35

2020年12月8日 讯 /生物谷BIOON/ --大约25%的美国人都会患上脂肪肝,这种疾病会导致肝脏纤维化, 最终会导致肝功能衰竭;目前并没有简便的方法来诊断脂肪肝或肝纤维化,近日,一篇发表在国际杂志Nature Biomedical Engineering上题为“A portable single-sided magnetic-resonance se

2020年12月8日 讯 /生物谷BIOON/ --大约25%的美国人都会患上脂肪肝,这种疾病会导致肝脏纤维化, 最终会导致肝功能衰竭;目前并没有简便的方法来诊断脂肪肝或肝纤维化,近日,一篇发表在国际杂志Nature Biomedical Engineering上题为“A portable single-sided magnetic-resonance sensor for the grading of liver steatosis and fibrosis”的研究报告中,来自麻省理工学院等机构的科学家们通过研究基于核磁共振技术(NMR)开发出了一种新型诊断工具,其或能用来诊断上述两种肝脏疾病。

研究者Michael Cima说道,由于这是一种非侵入性的检测技术,我们甚至可以在患者出现明显肝脏受损症状之前对其进行有效筛查诊断,同时还能够检测出哪些患者患有肝纤维化;这种设备足够小以至于其能够放在桌子上,其能利用NMR技术来测定水分在组织中的扩散情况,以此来揭示患者机体组织中存在的脂肪量。这种迄今为止在小鼠机体中进行的检测技术能够帮助临床医生在患者进展为肝纤维化之前就准确捕捉其肝脏疾病。

图片来源:2016.igem.org

当肝脏积累过多脂肪时就会诱发脂肪肝发生,这就会导致炎症及最终肝纤维化的出现,肝纤维化,即肝脏中疤痕组织的积累从而导致黄疸和肝硬化的发生,其最终会诱发患者出现肝脏衰竭;肝纤维化通常在患者出现多种症状之前是不会被诊断出来的,这些症状包括黄疸、疲惫和腹部肿胀等,通常临床上需要对患者进行活检来确诊,但这种操作是一种侵入性的过程,如果活检样本取自没有纤维化的肝脏组织,就会导致诊断变得不准确。

为了开发出一种简单的方法来检查这种肝脏疾病,研究者Cima及其同事改造了他们之前使用过的一种探测器,此前他们利用该设备来在患者进行透析前后测定其机体的水合作用水平,该探测器能通过利用NMR追踪肌肉组织中水的氢原子的磁性变化来测定患者骨骼肌中的液体体积或含量。研究者认为,类似的探测器能用来识别出肝脏疾病,因为当水遇到脂肪组织或纤维化组织时,其扩散速度会变得很慢;因此,追踪水是如何时间延续在组织中移动的,或许就能帮助揭示患者肝脏中脂肪或疤痕组织的存在及其水平。

研究者说道,如果观察到了磁性的改变,我们就可以模拟质子的移动速度,那些磁化不会很快消失的情况或许就是扩散率很低的表现,也就意味着这些组织是处于纤维化状态的。在对小鼠的研究中,研究者表示,该探测器能够以86%的准确性来识别肝脏的纤维化,以92%的准确性来识别脂肪肝疾病,研究人员大约能在10分钟获得结果,目前他们正在深入研究来改善该探测器的信噪比,从而有效降到检测所需的时长。

研究者指出,当前版本的传感器能够扫描到皮下大约6毫米的深度,这或许就足以监测小鼠的肝脏或人类的骨骼肌了,研究人员正在致力于设计一种新的版本来穿透组织下方更深的位置,从而以便能在人类患者中进行测试肝脏的应用。如果这类NMR传感器能被用来在患者机体中使用,其或许就能识别出未来会发展为肝纤维化的患者,或者处于肝纤维化早期的患者,以便于这些患者能够接受早期的治疗;纤维化无法被逆转,但可以通过饮食改变和锻炼来减缓或抑制,拥有这种类型的诊断技术或许也能帮助科学家们进行药物的开发工作,因为其能让临床医生更加简便有效地识别出肝纤维化患者并监测其对潜在新型疗法的反应。

最后研究者指出,这类新型传感器/探测器的另一种潜在的用途是能帮助用来评估所移植的人类肝脏,这项研究中,研究人员还在人类肝脏组织中测试了这种传感器,结果表明,其能以93%的准确率检出患者的肝脏纤维化。(生物谷Bioon.com)

参考资料:

【1】Bashyam, A., Frangieh, C.J., Raigani, S. et al. A portable single-sided magnetic-resonance sensor for the grading of liver steatosis and fibrosis. Nat Biomed Eng (2020). doi:10.1038/s41551-020-00638-0

【2】Sensor can detect scarred or fatty liver tissue

by Anne Trafton, Massachusetts Institute of Technology

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