基于NOE技术非标记细胞膜胆碱磷脂磁共振成像及机制研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:81873893
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:58.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:H2701.磁共振成像
- 结题年份:2022
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:孔艳艳; 马宁宁; 许文静; 赵雪莹; 王哲; 洪文婷; 许东科;
- 关键词:
项目摘要
Choline phospholipids are important components of cell membranes, performing critical functions in cellular structure, metabolism, and signaling. Imaging of choline phospholipids plays a key role in studying cell membrane structures, functionalities and related diseases. However, the abilities of current MRI approaches for visualizing choline phospholipids remain very limited. Based on our previous findings that choline phospholipids induce a novel nuclear Overhauser effect (NOE) signal, NOE(-1.6), we plan to present a noninvasive label-free approach, termed choline phospholipid proton transfer (CPPT) imaging. In principle, CPPT is designed to image choline phospholipids based on magnetization transfer (MT) between restricted phospholipid choline head group and water at -1.6 ppm. We will design, optimize pulse sequences and develop quantitative methods for CPPT imaging with high specificity and sensitivity. Furthermore, we will probe the mechanisms of CPPT imaging using phantoms and transgenic cell models. In addition, we will study the ability of CPPT imaging in the detection of cell membrane injuries in cultured cells and in animal models. The proposed approach will open a new window for studying the molecular basis of cell membrane structures, functionalities and related diseases.
胆碱磷脂在维持细胞膜完整性、参与细胞代谢及信号转导方面起着重要作用。细胞膜胆碱磷脂成像不仅可以直观反映细胞膜状态,而且对研究细胞膜功能及相关疾病有重要意义,然而膜胆碱磷脂成像是磁共振成像的难点。本项目基于申请人前期研究发现的新的核间奥氏效应(NOE)信号,NOE(-1.6),设计一种基于NOE技术的无创性、非标记胆碱磷脂磁共振成像新技术—胆碱磷脂质子转移成像。为实现该设想,本项目拟通过脉冲序列设计及NOE(-1.6)信号定量分析形成对胆碱磷脂的特异性成像,进而通过磷脂样本模拟实验和胆碱磷脂表达调控实验研究胆碱磷脂质子转移成像的机制,最后分别在细胞水平和模型动物水平评价该成像技术显示细胞膜损伤的能力。本项目提出的方法将为非标记细胞膜成像提供新思路,为研究细胞膜结构、功能及膜相关疾病提供新视角。
结项摘要
胆碱磷脂在维持细胞膜完整性、参与细胞代谢及信号转导方面起着重要作用,然而膜胆碱磷脂的成像是磁共振成像的难点。实现细胞膜胆碱磷脂的成像是本项目的关键。为了解决这一难题,我们紧扣任务书中的研究目标,围绕胆碱磷脂质子转移(CPPT)成像技术的开发、信号来源的解析及其在动物疾病模型中应用,按照研究计划开展研究,取得了重要的进展,包括:(1)设计了CPPT成像序列;(2)优化并完善了CPPT定量分析方法;(3)研究细胞膜胆碱磷脂构成及其状态与CPPT信号的相关性,研究了NOE(-1.6)信号来源;(4)研究了CPPT成像对阿尔兹海默症的早期检测能力;(5)基于本项目采集的小鼠大脑磁共振成像数据,建立了深度学习模型,实现了小鼠脑结构的自动分割,推动了CPPT成像的高通量分析。总之,我们完成了项目的研究目标,利用CPPT成像方法初步实现了老年痴呆等重大脑疾病的特异性检测。项目执行期间,申请人获得国家自然科学基金面上项目和上海市自然科学基金面上项目各1项。发表标注有本基金号的期刊论文10 篇,其中5篇发表在中科院一区(TOP)期刊, IF> 10的文章3 篇。本项目培养博士研究生1名,硕士研究生3 名。本项目的完成阐明了CPPT技术应用于临床前研究的可行性,为今后该技术的临床转化奠定了扎实的基础。
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Cross-sectional exploration of brain functional connectivity in the triadic development model of adolescents
青少年三元发展模型中大脑功能连接的横断面探索
- DOI:10.1007/s11682-020-00379-3
- 发表时间:2020-09
- 期刊:Brain Imaging and Behavior
- 影响因子:3.2
- 作者:Wenjing Xu;Fuxian Ying;Yuejia Luo;Xiao-Yong Zhang;Zhihao Li
- 通讯作者:Zhihao Li
MouseGAN++: Unsupervised Disentanglement and Contrastive Representation for Multiple MRI Modalities Synthesis and Structural Segmentation of Mouse Brain
MouseGAN:小鼠大脑多种 MRI 模式合成和结构分割的无监督解缠结和对比表示
- DOI:10.1109/tmi.2022.3225528
- 发表时间:2022-11
- 期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging
- 影响因子:10.6
- 作者:Ziqi Yu;Xiaoyang Han;Shengjie Zhang;Jianfeng Feng;Tingying Peng;Xiao-Yong Zhang
- 通讯作者:Xiao-Yong Zhang
Surface-Enhanced Resonance Raman Scattering-Guided Brain Tumor Surgery Showing Prognostic Benefit in Rat Models
表面增强共振拉曼散射引导脑肿瘤手术在大鼠模型中显示出预后益处
- DOI:10.1021/acsami.9b00227
- 发表时间:2019-05-01
- 期刊:ACS APPLIED MATERIALS & INTERFACES
- 影响因子:9.5
- 作者:Han, Limei;Duan, Wenjia;Li, Cong
- 通讯作者:Li, Cong
AUCseg: An Automatically Unsupervised Clustering Toolbox for 3D-Segmentation of High-Grade Gliomas in Multi-Parametric MR Images.
AUCseg:用于多参数 MR 图像中高级别胶质瘤 3D 分割的自动无监督聚类工具箱
- DOI:10.3389/fonc.2021.679952
- 发表时间:2021
- 期刊:Frontiers in oncology
- 影响因子:4.7
- 作者:Zhao B;Ren Y;Yu Z;Yu J;Peng T;Zhang XY
- 通讯作者:Zhang XY
A pH ratiometrically responsive surface enhanced resonance Raman scattering probe for tumor acidic margin delineation and image-guided surgery.
用于肿瘤酸性边缘描绘和图像引导手术的 pH 比率响应表面增强共振拉曼散射探针
- DOI:10.1039/d0sc00844c
- 发表时间:2020-04-07
- 期刊:Chemical science
- 影响因子:8.4
- 作者:Duan W;Yue Q;Liu Y;Zhang Y;Guo Q;Wang C;Yin S;Fan D;Xu W;Zhuang J;Gong J;Li X;Huang R;Chen L;Aime S;Wang Z;Feng J;Mao Y;Zhang XY;Li C
- 通讯作者:Li C
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- 作者:张孝勇;崔光彬;魏经国 *
- 通讯作者:魏经国 *
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