Профилирање на составот на телото со АИ - Универзитетска болница Цирих
Мускулната маса и силата се намалуваат со возраста. Саркопенијата и зголемувањето на интра- или интермускулно масно ткиво (миостеатоза) се важни прогностички фактори кај геријатријата, како и кај пациенти со хронични заболувања. Зголемената мускулна маст и дебелината се поврзани со поголем ризик од инсулинска резистенција и дијабетес тип 2, кардиоваскуларни болести и посиромашно преживување за пациентите со карцином. „Составот на телото е клучен“, вели ПД д-р. Роман Гугенбергер од Институтот за дијагностичка и интервентна радиологија.
Профилирање на составот на телото (BCP) дава информации за односот на мускулите и маснотиите и нивната дистрибуција во телото. Златен стандард за ГП е DEXA (двојна рендгенска апсорптиометрија); сепак, ова користи Х-зраци и не дава прецизни информации за регионалната дистрибуција. Магнетната резонантна томографија (MRT) генерира слики на парчиња со висока резолуција, прецизни со милиметар од целото тело за само неколку минути без јонизирачко зрачење и може да прави разлика помеѓу маснотијата и водата користејќи информации за фреквенцијата од ехото. „Ова може да се искористи дури и за да се измери содржината на маснотии во микроскопските масни наслаги, на пример во црниот дроб“, вели Гугенбергер. Деталните информации за поткожното или висцералното масно ткиво, акумулациите на маснотиите во црниот дроб и скелетните мускули, како и мускулниот волумен од различни региони, помагаат подобро да се идентификуваат пациентите со ризик од саркопенија и да се започнат соодветни терапевтски мерки, како што е различна диета или физичко активирање. Шансите за преживување на пациентите со напредни хронични заболувања, како што е ракот, исто така можат подобро да се утврдат, што исто така има влијание врз одлуките за терапија.
Анализата од експертот одзема многу време
Недостаток на техниката на МНР на целото тело што д-р. Гугенбергер и неговите колеги добро истражувале на пациентите со ревматизам со миопатија, на пример, е дека тоа бара високо ниво на специјалистичко знаење и одзема многу време затоа што „структурите во телото треба да бидат доделени слој по слој“. Големите трошоци ја отежнуваат пошироката примена на оваа технологија. Затоа, работната група на проф. Ендер Конукоглу од лабораторијата за компјутерска визија во ЕТХ Цирих создаде алатка за сегментација на софтвер заснована на вештачка интелигенција (АИ) која обезбедува брзи и точни податоци за сегментите на јачината на звукот прикажани на МНР. Гугенбергер и неговиот тим веќе го проверија алгоритмот развиен за ова на различни ткива. Во случај на поткожни маснотии, АИ и анализата од специјалистот веќе даваат споредливи резултати. „Сè уште работиме на оптимизација за висцерална маст и разни мускули“, вели Гугенбергер.
Откако ќе се утврди методот, кој во моментов се истражува, односот помеѓу ГП и клиничките крајни точки, на пример кај пациенти со карцином, може да се испита поблиску во големи групи. Како втор план е планирано да се пренесе алгоритмот од МРТ на КТ-слики и на тој начин да се извршат ретроспективни анализи на КТ-слики од обемната архива на USZ. На овој начин, параметрите на ГП може да се одредат попрецизно за попрецизни прогнози за разни болести.
ПД Др. медицински унив.Роман Гугенбергер
Главен доктор