2012年10月31日

改进的COPD检测

肺有绿色,黄色和红色区域。 PRM图像可以帮助区分健康的肺区域(绿色)和早期受损(黄色)和肺气肿(红色)的区域。密歇根大学分子影像中心

一种新技术可以区分不同类型的慢性阻塞性肺疾病(COPD),并跟踪疾病的进展。该方法可以允许更准确的诊断并导致更有效的COPD治疗。

COPD是一种使其呼吸困难的肺部疾病。在患有COPD的人群中,通向肺部的气道导管变窄,使空气难以进出。 COPD可引起喘息,呼吸急促,胸闷和咳嗽,并产生大量粘液。在美国,吸烟是导致COPD的主要原因,但这种疾病也可能有其他根源。

COPD可能会损害肺小气道(功能性小气道疾病)以及破坏肺组织(肺气肿)。诊断肺损伤程度的能力可以帮助医生追踪疾病进展并个性化COPD治疗。当前的CT扫描方法可以评估肺气肿的程度,但是测量功能性小气道疾病仍然是一个挑战。

布莱恩·罗斯博士(Brian D. Ross)博士领导的密歇根大学研究人员着手解决这一问题,方法是采用一种他们最初开发的用于跟踪肿瘤的图像分析技术,称为参数响应映射(PRM)。在PRM中,计算机在CT扫描之间匹配体素(图像数据集中体积的最小可测量单位)。在完全吸入过程中进行的扫描中的体素与在完全吸入过程中进行的扫描中的等效体素匹配。在两种状态之间,健康肺组织的密度变化比患病肺组织的密度变化更大。通过比较每个体素对中的密度,计算机程序可以创建整个肺部损伤的3-D图。

科学家分析了由美国国立卫生研究院国家心脏,肺和血液研究所(NHLBI)资助的COPDGene研究中,通过完全吸入和完全呼气获得的194例COPD患者的全肺CT扫描。美国国立卫生研究院的国家癌症研究所(NCI)和国家生物医学成像与生物工程研究所(NIBIB)提供了额外的资金。结果于2012年10月7日在线发布, 自然医学。

研究人员表明,PRM可以成功识别出功能性小气道疾病和肺气肿的程度。他们还观察到一种数据模式,提示功能性小气道疾病可能在COPD进展中早于肺气肿。

为了调查是否可以将PRM用于跟踪疾病进展,研究人员分析了经过一段时间吸气/呼气CT扫描的人的图像。他们发现PRM可用于监测COPD的进展。

Ross说:“实质上,借助PRM技术,我们已经能够区分出COPD的亚型,从而将功能性小气道疾病与肺气肿和正常肺功能区分开来。” “我们相信这为更精确的诊断和治疗计划提供了一条新途径,并且是一种精确评估新药和其他疗法影响的有用工具。”

—哈里森·温(Harrison Wein)博士

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参考文献: 纳特·梅德(Nat Med)。2012年10月7日。doi:10.1038 / nm.2971。 [Epub提前发行]。 PMID:23042237。