基于化学交换饱和转移磁共振pH成像的优化与定量

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81471730
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    73.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2706.分子影像
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Acid-Base Balance is an important part of the human homeostasis. The change of pH value in tumor microenvironment affects its invasion and the therapeutic effects. Nowadays there is no ideal method to image the pH in vivo non-invasively. Chemical exchange saturation transfer technology shows a tremendous potential in pH imaging, but sequences are not uniform and it is hard to quantify the pH imaging. Our team proposed a formula to calculate the signal to noise ratio in CEST imaging. Moreover, we optimized some important parameters and demonstrated quantitative analysis of the exchange rate and labile proton fraction. In this project, combined with science, engineering and medicine, we aim to continue our parameter optimization and establish the optimal CEST sequence. Then, we will demonstrate the relationship between the CEST imaging and 31P-MRS and get the precisely quantitative pH imaging in the brain in vivo. In addition, more pH quantitative imaging will be applied in various kinds of brain tumors at 1.5T, 3T and 7T MR scanners. The classification of benign and malignant brain tumor and the invasion will be proved via histopathology. The success of this project will provide a reliable noninvasive method for quantitative pH imaging, moreover, which can guide the diagnosis and therapy of brain tumors.
酸碱度平衡是维持机体内环境稳态的重要组成部分之一。肿瘤微环境的酸碱度变化更是直接影响其侵袭性与治疗效果。而对酸碱度的活体无创性成像,目前尚缺乏一种理想的方法。化学交换饱和转移技术在pH成像方面颇有潜力,但其成像序列尚无统一的标准,且难以进行pH的准确定量成像。本课题组在前期创立了化学交换饱和转移成像的信噪比计算公式,优化了该技术的部分重要参数,实现了对化学交换率与交换物质浓度定量校正。本课题将在既往研究基础上,通过理、工、医的结合,进行深入地参数优化校正,确立最优化学交换饱和转移成像序列,并通过建立图像信号与31P-MRS关系图,实现pH成像的准确定量,获取活体脑pH定量成像,并在1.5T、3T及7T上,在多种脑肿瘤模型及病人上进行pH定量成像,通过与病理结合,验证其在对脑肿瘤良恶性、侵袭性判断的准确性。本项目的成功开展将提供一种无创准确的pH定量成像方法,并进一步指导脑肿瘤的诊断与治疗。

结项摘要

本课题组在该项目研究期内,已发表相关领域的SCI收录论文42篇(已标注20篇),中文核心期刊4篇(已标注2篇),并获得一项中华医学会科技奖(三等),两项广东省科技奖(三等)和一项汕头市科技奖(一等)。.本课题组结合理工医学科,开发基于化学交换饱和传递(CEST)技术,已在7T动物磁共振和GE临床磁共振上实现了CEST成像序列,并完成后处理程序。通过理论模拟,离体模型和在体研究相结合,基于CEST技术实现了pH值和谷氨酸,γ-氨基丁酸、葡萄糖等代谢物定量成像,开展动物和临床实验,使用pH和代谢物定量成像检测肿瘤和中风。.我们在7T动物磁共振成像仪上,通过优化成像参数及修改脉冲序列,获得了基于GRE和EPI的优化地CEST序列,并应用该技术在试管模型和动物模型上,获得高分辨磁共振pH值和代谢物成像图。.我们在临床转化医学研究方面,基于GE 公司磁共振脉冲序列编译平台(EPIC)上,开发适用于临床的磁化传递序列,现已在临床3T及1.5T磁共振扫描机上成功实现了基于GRE和EPI的CEST序列,并在健康志愿者和脑梗患者实现脑部pH定量成像。为了验证pH成像的准确性,我们进一步在1.5T、3T及动物7T上,在多种脑肿瘤类型的患者开展研究,与病理结合,验证其在对脑肿瘤良恶性、侵袭性判断的准确性,对上述疾病的临床鉴别与疗效监测具有重要价值。.我们还结合多体素频谱技术和弥散峰度峰度成像(DKI),开展了磁共振多模态应用研究。.在研期间,课题负责人多次前往多伦多大学短期访问,在国外会议做主持。课题组成员积极参加国内外重大学术会议交流。多次进行大会发言。对多名成员进行国际交流培养,先后派遣一名博士生和一名硕士前往多伦多大学交流学习,一名博士生前往加拿大阿尔伯塔大学联合培养,均已学成归国。已毕业博士生6人,硕士生15人,目前在研博士后1人,博士生5人,硕士生10人。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(2)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Parameters of diffusional kurtosis imaging for the diagnosis of acute cerebral infarction in different brain regions.
不同脑区弥散峰度成像参数对急性脑梗死的诊断价值
  • DOI:
    10.3892/etm.2016.3390
  • 发表时间:
    2016-08
  • 期刊:
    Experimental and therapeutic medicine
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Guo YL;Li SJ;Zhang ZP;Shen ZW;Zhang GS;Yan G;Wang YT;Rao HB;Zheng WB;Wu RH
  • 通讯作者:
    Wu RH
Evaluation of mean diffusion and kurtosis MRI mismatch in subacute ischemic stroke: Comparison with NIHSS score
亚急性缺血性脑卒中平均弥散度和峰度 MRI 不匹配的评估:与 NIHSS 评分的比较
  • DOI:
    10.1016/j.brainres.2016.05.020
  • 发表时间:
    2016-08-01
  • 期刊:
    BRAIN RESEARCH
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Guo, Yue-lin;Zhang, Zhong-ping;Wu, Ren-hua
  • 通讯作者:
    Wu, Ren-hua
APT Weighted MRI as an Effective Imaging Protocol to Predict Clinical Outcome After Acute Ischemic Stroke.
APT 加权 MRI 作为预测急性缺血性中风后临床结果的有效成像方案
  • DOI:
    10.3389/fneur.2018.00901
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Frontiers in neurology
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Lin G;Zhuang C;Shen Z;Xiao G;Chen Y;Shen Y;Zong X;Wu R
  • 通讯作者:
    Wu R
Magnetic resonance imaging of glutamate in neuroinflammation
谷氨酸在神经炎症中的磁共振成像
  • DOI:
    10.1016/j.jrid.2016.03.006
  • 发表时间:
    2016-06
  • 期刊:
    Radiology of Infectious Diseases
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen YZ;Dai ZZ;Shen ZW;Lin GS;Zhuang CY;Li HJ;Wu RH
  • 通讯作者:
    Wu RH
Mapping the Changes of Glutamate Using Glutamate Chemical Exchange Saturation Transfer (GluCEST) Technique in a Traumatic Brain Injury Model: A Longitudinal Pilot Study
使用谷氨酸化学交换饱和转移 (GluCEST) 技术绘制创伤性脑损伤模型中谷氨酸的变化:一项纵向试点研究
  • DOI:
    10.1021/acschemneuro.8b00482
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    ACS Chem Neurosci [Epub ahead of print]
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhuang Z;Shen Z;Chen Y;Dai Z;Zhang X;Mao Y;Zhang B;Zeng H;Chen P;Wu R
  • 通讯作者:
    Wu R

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其他文献

9.4T MRS观察阿尔茨海默病模型小鼠海马代谢物早期变化.
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚建莉, 陈耀文, 庞丽, 李海红, 尤克增, 曹震, 代海洋;吴仁华
  • 通讯作者:
    吴仁华
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    磁共振成像
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蓝海龙;吴美联;曹震;肖叶玉;吴仁华
  • 通讯作者:
    吴仁华
扩散峰度成像参数及其联合扩散加权成像与MR频谱参数鉴别乳腺良恶性病变的价值
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中华放射学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林艳;黄瑶;林伟洵;郭岳霖;王浙宁;梁家豪;吴仁华
  • 通讯作者:
    吴仁华
物理和化学法合成钙离子敏感MRI造影剂对比研究
  • DOI:
    10.16553/j.cnki.issn1000-985x.2016.05.032
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    人工晶体学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐鹏飞;沈智威;张宝林;吴仁华
  • 通讯作者:
    吴仁华
MEGA-PRESS 序列定量检测在体人脑 - 氨基丁酸浓度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国体视学与图像分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    沈智威;曾戴月;余泽峰;林月娟;吴仁华;陈耀文
  • 通讯作者:
    陈耀文

其他文献

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吴仁华的其他基金

基于磁共振分子影像探索阿尔茨海默病脑代谢和类淋巴系统异常
  • 批准号:
    82020108016
  • 批准年份:
    2020
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    31870981
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    2018
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  • 项目类别:
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  • 批准号:
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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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