Quantitative Multiparametric MRI to Assess the Effect of Stem Cell Therapy on Chronic Low Back Pain

定量多参数 MRI 评估干细胞疗法对慢性腰痛的效果

基本信息

  • 批准号:
    10454354
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 71.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2014-08-01 至 2025-07-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

PROJECT SUMMARY The goal of the proposed project is to develop multiparametric mapping magnetic resonance imaging (MRI) techniques to assess the effect of stem cell therapy on Intervertebral Disc (IVD) degeneration, a major source of chronic low back pain (LBP). LBP is a common cause of morbidity and disability, and the most common cause of job-related disability and a leading contributor to missed work in the United States. If a patient with LBP has several degenerate discs, further examination is required to determine which disc is the source of pain, prior to a decision of medical treatment or surgical intervention. However, there are no diagnostic methods in clinical use that help to differentiate between a pathologically painful and an aging disc. On the other hand, there are no good surgical solutions for patients suffering from chronic LBP as they failed to show long term pain relief compared to conservative treatment. A potential alternative approach to surgical procedures is the use of injected stem cells as a potential treatment to regenerate the discs, which have shown promising therapeutic effects in several recent studies. In this proposal, we hypothesize that a combination of multiple MR parameters T1, T2, T1ρ, ADC, and qCEST can detect painful discs and quantitatively measure the effect of mesenchymal stem cells (MSCs) injection to degenerate discs on LBP better than any single MR parameter. In Aim 1, we will develop a highly efficient and simultaneous multiparametric mapping approach for T1, T2, T1ρ, ADC, and CEST quantification. The centerpiece of the technical development is our newly developed Multitasking framework, published in Nature BME in 2018, which allows motion compensated, highly efficient, simultaneous, multiparametric mapping using low rank tensor reconstruction, taking advantage of the vast data redundancy among multiple time dimensions. We have applied the technique to quantitative cardiovascular and body imaging with excellent results. In Aim 2, we will validate that multiparametric mappings are better associated with molecular pain markers than any individual parameters alone and can detect the therapeutic effect of MSC injection in a minipig model of disc degeneration. Successful completion of this project has the potential to make major impact on the way we diagnose and treat chronic LBP. Multiparametric quantification MRI will provide a reliable and noninvasive tool for LBP detection and guide physicians which discs to treat. It could also be used to monitor the therapeutic effect of various stem cell injections, or other disc-targeted therapies that are currently in development.
项目概要 该项目的目标是开发多参数映射磁共振成像 (MRI) 评估干细胞疗法对椎间盘(IVD)退变(主要来源)效果的技术 慢性腰痛 (LBP) 是发病和残疾的常见原因,也是最常见的原因。 如果患者患有与工作相关的残疾,并且是导致美国缺勤的主要原因。 LBP有多个退变椎间盘,需要进一步检查以确定哪个椎间盘是退变的来源 在决定进行药物治疗或手术干预之前,没有诊断依据。 临床使用的方法有助于区分病理性疼痛和老化椎间盘。 另一方面,对于患有慢性腰痛的患者来说,没有好的手术解决方案,因为他们没有表现出 与保守治疗相比,长期缓解疼痛是手术的潜在替代方法。 程序是使用注射干细胞作为再生椎间盘的潜在治疗方法,这已表明 在这项建议中,我们追求的是最近几项研究的治疗效果。 多个 MR 参数 T1、T2、T1ρ、ADC 和 qCEST 可以检测疼痛的椎间盘并定量测量 向退变椎间盘注射间充质干细胞 (MSC) 对 LBP 的效果优于任何单一 MR 在目标 1 中,我们将开发一种高效、同步的多参数映射方法。 T1、T2、T1ρ、ADC 和 CEST 量化 技术开发的核心是我们的新产品。 开发了多任务框架,于 2018 年发表在 Nature BME 上,该框架允许运动补偿, 使用低秩张量重建进行高效、同步、多参数映射,利用 我们已将该技术应用于定量分析。 在目标 2 中,我们将验证该多参数。 与任何单独的参数相比,映射与分子疼痛标记的相关性更好,并且可以 检测MSC注射对小型猪椎间盘退变模型的治疗效果成功完成。 该项目有可能对我们诊断和治疗慢性腰痛的方式产生重大影响。 多参数量化MRI将为腰痛检测和指导提供可靠、无创的工具 医生还可以使用它来监测各种干细胞的治疗效果。 注射或目前正在开发的其他椎间盘靶向疗法。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Debiao Li其他文献

Debiao Li的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Debiao Li', 18)}}的其他基金

Predicting Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) Through Artificial Intelligence Analysis of Pre-Diagnostic CT Images
通过诊断前 CT 图像的人工智能分析预测胰腺导管腺癌 (PDAC)
  • 批准号:
    10475648
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
Predicting Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) Through Artificial Intelligence Analysis of Pre-Diagnostic CT Images
通过诊断前 CT 图像的人工智能分析预测胰腺导管腺癌 (PDAC)
  • 批准号:
    10693185
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
An Accurate Non-Contrast-Enhanced Cardiac MRI Method for Imaging Chronic Myocardial Infarctions: Technical Developments to Rapid Clinical Validation
用于慢性心肌梗塞成像的准确非增强心脏 MRI 方法:快速临床验证的技术发展
  • 批准号:
    9899302
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
4Dx Small Animal Scanner for Functional Lung Imaging
用于功能性肺部成像的 4Dx 小动物扫描仪
  • 批准号:
    9075865
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
Whole-Heart Myocardial Blood Flow Quantification Using MRI
使用 MRI 定量全心心肌血流量
  • 批准号:
    9226051
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
Quantitative Multiparametric MRI to Assess the Effect of Stem Cell Therapy on Chronic Low Back Pain
定量多参数 MRI 评估干细胞疗法对慢性腰痛的效果
  • 批准号:
    10689204
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
3.0T Whole-Body Cardiovascular MRI System
3.0T全身心血管核磁共振系统
  • 批准号:
    7842714
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
3D MRI Characterization of High-Risk Carotid Artery Plaques without Contrast Media
无需造影剂的高风险颈动脉斑块的 3D MRI 表征
  • 批准号:
    8973293
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
Flow Sensitive SSFP for Non-Contrast MRA and Vessel Wall Imaging
用于非对比 MRA 和血管壁成像的流量敏感 SSFP
  • 批准号:
    7644221
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
3D MRI Characterization of High-Risk Carotid Artery Plaques without Contrast Media
无需造影剂的高风险颈动脉斑块的 3D MRI 表征
  • 批准号:
    9300995
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:

相似海外基金

Fluency from Flesh to Filament: Collation, Representation, and Analysis of Multi-Scale Neuroimaging data to Characterize and Diagnose Alzheimer's Disease
从肉体到细丝的流畅性:多尺度神经影像数据的整理、表示和分析,以表征和诊断阿尔茨海默病
  • 批准号:
    10462257
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
Preservation of brain NAD+ as a novel non-amyloid based therapeutic strategy for Alzheimer’s disease
保留大脑 NAD 作为阿尔茨海默病的一种新型非淀粉样蛋白治疗策略
  • 批准号:
    10588414
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
Fecal Microbiota Transfer Attenuates Aged Gut Dysbiosis and Functional Deficits after Traumatic Brain Injury
粪便微生物群转移可减轻老年肠道菌群失调和脑外伤后的功能缺陷
  • 批准号:
    10573109
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
The Role of Viral Exposure and Age in Alzheimer's Disease Progression
病毒暴露和年龄在阿尔茨海默病进展中的作用
  • 批准号:
    10717223
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
Designing novel therapeutics for Alzheimer’s disease using structural studies of tau
利用 tau 蛋白结构研究设计治疗阿尔茨海默病的新疗法
  • 批准号:
    10678341
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 71.58万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了