肝臓脂肪量の定量的測定のための新しい二周波超音波法の生体外デモンストレーション
Ex Vivo Demonstration of a Novel Dual-Frequency Ultrasound Method for Quantitative Measurements of Liver Fat Content
Ultrasound in Medicine & Biology 51 (2025) 159−168
Ex Vivo Demonstration of a Novel Dual-Frequency Ultrasound Method for Quantitative Measurements of Liver Fat Content - Ultrasound in Medicine and Biology
Abstract
目的
メタボリックシンドロームや肥満と密接に関連する代謝機能障害に伴う脂肪性肝疾患の有病率の増加により、肝臓の脂肪を早期に定量するための正確で費用対効果の高い診断法が求められている。ここでは、生体外で肝脂肪率を定量的に測定できる新しい二周波超音波法を示す。肝脂肪率を生体外で定量的に測定し、実際の脂肪含量との相関を明らかにする。
方法
合計24匹のWistarラットを4つの異なるグループに分け、3つのグループには高脂肪食を2、4、6週間与え、最後のグループには対照食を6週間与えた。肝臓は、2周波超音波トランスデューサーとVerasonics Vantageで実装された実験的イメージングプロトコルを用いて、ウォーターバス内で生体外超音波イメージングを行った。
Verasonics社製研究用超音波スキャナーVantageを使用した。超音波データは後処理された。
非線形バルク弾性パラメータを推定し、肝臓サンプルを脂肪率およびトリグリセリドに関して解析した。
結果
高脂肪食を与えたラットは、対照群と比較して肝脂肪の平均値が上昇した。さらに重要なことは、超音波を用いた非線形バルク弾性パラメータ推定と、個体レベルでの脂肪率およびトリグリセリドとの間に相関があることである。
個体レベルでの脂肪率およびトリグリセリドとの間に強い相関が認められた(R2 = 0.81, p = 5.8 × 10-9 およびR2 = 0.72、p = 3.6 × 10-7)。
結論
本研究は、摘出ラット肝臓の肝脂肪率を定量的に測定するための新しい二周波超音波法の可能性を示し、この方法が脂肪肝疾患患者の診断とフォローアップにおいて臨床的に有用となる大きな可能性を示した。
―――――――――――――――――――――――――――――――――
世界超音波医学会(WFUMB)の雑誌の2025年1月号から、新しい脂肪量推定手法のラットの実験結果の論文です。減衰ではなく、二種類の周波数の超音波を用いて非線形バルク弾性パラメータ推定という指標を計測しています。
筆頭著者が所属するSINTEF(Stiftelsen for industriell og teknisk forskning、「産業技術研究財団」)のWikipediaによる説明は以下の通りです。
「1950年に設立されたノルウェーの独立研究機関であり、受託研究および開発プロジェクトを実施している。 SINTEFは、75カ国から2000人の従業員を擁し、年間収益は30億ノルウェー・クローネにのぼる。SINTEFは、SINTEFが設立された1950年に始まったノルウェー科学技術大学(NTNU)と緊密なパートナーシップを結んでいる。」
二周波法は富士フィルムが減衰測定に採用してATTとして採用して精度がいまいちだったので、テーブルリファレンス方式のiATTに変更して改善した、といったことがありました。原理説明はFigure 1と、該当部位の翻訳は以下になります(式の部分は省略)。
「二周波方式では、画像の各走査線に沿って2つの二周波パルスが送信される。パルスコンプレックスは、図1に示すように、高周波イメージングパルスと低周波マニピュレーションパルスから構成される。第1コンプレックスでは高周波パルスは低周波パルスのピークに位置し、第2コンプレックスでは高周波パルスは低周波パルスの谷に位置する。非線形組織弾性のため 高周波パルスは低周波パルスの谷に位置する。低周波の谷に位置する高周波パルスよりも速く伝播する。
非線形伝搬遅延(NPD)は、2つの高周波パルスの間の深さとともに蓄積される。
この遅延は、受信したパルス-イーサネットからの深さとビーム位置の関数として測定される。NBEの2次元マップは、遅延の正則化されたモデルを測定された遅延に適合させることによって推定される。」
スミマセン、全然わかりません。ラットの組織との相関はそれなりに良いようです。最近は減衰法の限界が見えていて、後方散乱を解析に加えて脂肪量推定精度を上げる、というのがトレンドですが、この方法はどうでしょうか。