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Usando la proyección de imagen fotoacústica para visualizar marcar con una cicatriz en los riñones dispensadores de aceite antes de trasplante

Cuando los trasplantes del riñón primero entraron en práctica en los años 50, los pacientes con enfermedad de riñón crónica (CKD) podrían finalmente representar la libertad de la rutina implacable de los tratamientos de diálisis de sangre-limpiamiento. Apenas sobre un medio siglo más adelante, la demanda ha dejado atrás totalmente el abastecimiento. El crítico enfermos languidecen por años en listas de espera, mientras que los doctores tienen poca opción pero validar donaciones de riñones dañados en un intento desesperado de salvar vidas.

Los resultados del trasplante son tan duros predecir que el Dr. Darren Yuen del nefrólogo, del hospital de San Miguel en Toronto, lo compara “que hace girar una rueda de ruleta”. Pero las conclusión recientemente publicadas en discernimiento de JCI están poniendo la base potencialmente para revolucionar este dinámico - y para autorizar a médicos para reajustar eventual el patrón oro en protocolo del trasplante.

La investigación es una integración de los discernimientos clínicos de Yuen en enfermedad de riñón con la experiencia médica de la física del candidato Eno Hysi del Dr. Michael Kolios y del Ph.D. de la universidad de Ryerson, y sus personas respectivas. Yuen y Kolios tienen laboratorios en el instituto para la ingeniería biomédica, ciencia, y tecnología (iBEST), una colaboración única entre el hospital y universidad, reuniendo a expertos de campos diversos y tradicionalmente siloed de la investigación.

El nuevo método de las personas es un mundo-primer en la aplicación de proyección de imagen (PA) fotoacústica para visualizar marcar con una cicatriz en los riñones, también conocidos como fibrosis, una forma común del daño en los riñones dispensadores de aceite. Sus resultados produjeron las imágenes sin obstrucción del riñón que marcaban con una cicatriz sólo unas horas antes de cirugía. Durante esta oportunidad, una evaluación exacta podría significar la diferencia entre implantar un órgano con durabilidad de décadas - o una que falla rápidamente, enviando una derecha del paciente de nuevo a diálisis y al waitlist año-largo.

Investigación exacta, no invasor del riñón

La biopsia de la aguja - un procedimiento doloroso cargado con riesgo de la extracción de aire - es actualmente el único método para fijar la cantidad de riñón que marca con una cicatriz en donantes anticipados. Pero su confiabilidad es obstaculizada por los presupuestos potencialmente inexactos basados en un tamaño de muestra de tejido del solamente 1% del riñón.

La investigación actual toma una ruta más rápida, no invasor y más completa cuantificar daño del riñón, usando proyección de imagen del PA en lugar de otro. La tecnología nueva combina el laser y el ultrasonido - una serie que Hysi compare al relámpago y al trueno. “Brillamos la luz en el tejido del riñón, que crea una onda de la presión que se pueda oír usando una antena del ultrasonido.”

Los datos sanos entonces se funcionan con con un algoritmo propietario basado en una técnica llamada el unmixing espectral.

Cada clase de tejido de la carrocería absorbe la luz laser coloreada de su propia manera única. El colágeno - uno de los componentes principales en el riñón que marca con una cicatriz - absorbe el color de una forma que es distinto de otros componentes en el riñón. El unmixing espectral toma el pelo fuera las diferencias. Los mapas generados por la tecnología muestran la cantidad y la distribución del colágeno, de la sangre o del otro tejido - así permitiendo los médicos “ven” la calidad de riñones donados.

“No era en todo obvio que trabajaría”

Cuando hizo alusión Hysi primero propuesto usando unmixing espectral a afilar hacia adentro en el colágeno, nada en conocimiento médico anterior de la física que el uso era incluso posible.

Típicamente, para que la técnica trabaje, usted necesita ver picos y las limas hoyas grandes en cómo los componentes absorben la luz. Pero el colágeno es plano, así que no era en todo obvio que trabajaría.”

El Dr. Michael Kolios, universidad de Ryerson

Hysi persistió con una aproximación antiintuitiva. Con tan muchas otras substancias biológicas exhibiendo picos y las limas hoyas una vez que el unmixing espectral es aplicado, el colágeno pudo destacarse visible en virtud de su propia llanura.

El problema llegó a ser tan intrigante que Hysi decidía explorar esta posibilidad paralelamente a su propia investigación doctoral sobre la supervisión del cáncer. Dos años más adelante, las conclusión validaron su hipótesis, y los algoritmos propietarios ahora se están patentando.

En menos de dos minutos, la nueva técnica puede generar una 2.a imagen con suficiente detalle para cuantificar marcar con una cicatriz total en un riñón. En el plazo de 15 minutos, la proyección de imagen 3D permite la visualización no sólo de marcar con una cicatriz total, pero también su distribución variada en el riñón.

Potencial para el impacto importante, disperso

Pues la investigación se traslada a juicios clínicas en el hospital de San Miguel, Hysi y Yuen fijarán cómo sus predicciones en calidad del riñón reflejan de cerca resultados reales en pacientes. Si es acertado, su método de rayado podía tener un impacto importante en práctica del trasplante, y convertirse en el patrón del oro nuevo en la evaluación del riñón.

Los sistemas sanitarios podían salvar los $100.000 increíbles en directo, anual, los costos del por-paciente para manejar a pacientes de diálisis. Pero el impacto más grande consiste en el donante cada paciente del riñón mejor, la custodia de ellos de diálisis y el donante les de un nuevo, duradero arriendo el vida.

Yuen resume el torbellino de dos años de la investigación: “Nunca he visto algo similar antes. Clínicos e investigadores que trabajan junto, y descubriendo tales grandes resultados en tan cortocircuito una época - es apenas asombroso.”

Source:
Journal reference:

Hysi, E., et al. (2020) Photoacoustic imaging of kidney fibrosis for assessing pre-transplant organ quality. JCI Insight. doi.org/10.1172/jci.insight.136995.