Detección cuantitativa de la enfermedad del hígado graso mediante la evaluación de la distribución de grasa en el hígado
Visualización de la distribución cuantitativa de lípidos en el hígado de ratón a través de imágenes hiperespectrales de infrarrojo cercano Crédito: Universidad de Ciencias de Tokio
La enfermedad del hígado graso no alcohólico (NAFLD, por sus siglas en inglés) es una afección patológica se caracteriza por un exceso de grasa almacenada en el hígado que no se atribuye al consumo excesivo de alcohol, lo que puede provocar insuficiencia hepática e incluso cáncer. La obesidad, la diabetes tipo 2 y los niveles altos de colesterol son factores de riesgo de esta enfermedad y, al igual que la prevalencia mundial de la obesidad, se espera que la prevalencia de NAFLD también aumente.
Por lo tanto, es fundamental que los médicos manejen herramientas eficaces para diagnosticar NAFLD. El método estándar actual para el diagnóstico es el análisis de muestras de biopsia hepática. Sin embargo, este enfoque tiene deficiencias como la invasividad y la posibilidad de errores de muestreo, por lo que existe una necesidad apremiante de métodos no invasivos confiables. En un nuevo estudio publicado en la revista Biomedical Optics Express, un equipo de investigadores, dirigido por el profesor Kohei Soga de la Universidad de Ciencias de Tokio, incluido el profesor asistente Kyohei Okubo de la Universidad de Ciencias de Tokio y el profesor Naoko Ohtani de la Universidad de la ciudad de Osaka, informa el uso exitoso de imágenes hiperespectrales de infrarrojo cercano para analizar cuantitativamente las distribuciones de lípidos (una clase de lípidos que se encuentran comúnmente en la grasa) en el hígado de ratón. El Dr. Okubo dice: «La distribución de lípidos en el hígado proporciona información crucial para el diagnóstico de enfermedades hepáticas asociadas con el hígado graso, incluido el cáncer, y por lo tanto, se necesita una modalidad cuantitativa no invasiva, sin etiquetas».
Al describir la inspiración para este proyecto, el Dr. Okubo colaboró con el profesor Ohtani, que estudia la relación entre la obesidad y la enfermedad hepática. Dado el éxito de otros grupos de investigación en el uso de imágenes hiperespectrales de infrarrojo cercano para visualizar placas en vasos sanguíneos de conejo y ácidos grasos en carnes de cerdo, el equipo del Prof. Soga decidió intentar usarlo para visualizar la distribución de lípidos en hígado de ratón.
El estudio se centró en ratones que tenían una dieta normal o uno de los tres tipos de dietas ricas en grasas ricas en varios tipos de lípidos. El objetivo de estas dietas variadas era generar un conjunto de hígados con perfiles lipídicos diversos. Después de extraer los hígados, los científicos utilizaron una prueba de referencia para generar resultados convincentes para comparar sus resultados de imágenes hiperespectrales. Utilizaron el método de extracción de Folch para aislar lípidos de pequeños trozos de hígado y luego pesaron las muestras de lípidos aisladas para calcular el peso total de lípidos dentro de los hígados. A continuación, los científicos realizaron imágenes hiperespectrales de infrarrojo cercano y utilizaron dos métodos de análisis de datos candidatos, la regresión de mínimos cuadrados parciales y la regresión de vectores de soporte, para visualizar cuantitativamente las distribuciones de lípidos dentro del hígado para identificar el mejor método analítico.
Cuando los científicos examinaron sus encontraron que les permitía obtener imágenes de los hígados en colores degradados de acuerdo con los niveles de lípidos contenidos en los hígados y generar mapas de las densidades de lípidos locales dentro de los hígados. Los niveles de lípidos medidos con imágenes hiperespectrales se correlacionaron estrechamente con los niveles de lípidos reales cuantificados según el método de extracción de Folch, y esta correlación fue más fuerte en los niveles de lípidos calculados usando la regresión de vector de soporte que para los niveles de lípidos calculados usando la regresión de mínimos cuadrados parciales.
Al articular la importancia de la investigación de su equipo, el Dr. Okubo señala: «Hemos desarrollado un método para visualizar la distribución de lípidos en el hígado utilizando una técnica de imagen espectral de infrarrojo cercano que incorpora el aprendizaje automático». Esto es importante porque las tecnologías de imágenes espectrales de infrarrojo cercano podrían usarse para la evaluación no invasiva del estado del hígado, lo que brinda una opción de diagnóstico para los médicos cuando investigan casos de NAFLD. Las imágenes espectrales del infrarrojo cercano también se pueden usar para detectar tipos de compuestos lipídicos específicos, y el Dr. Okubo se apresura a enfatizar que «el objetivo final de esta investigación colaborativa es diferenciar e identificar los ácidos grasos en el hígado». Lograr este objetivo futuro representaría un gran avance en la investigación de las enfermedades del hígado graso.
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El enfoque de microscopía está listo para ofrecer nuevos conocimientos sobre la enfermedad hepática Más información: Kyohei Okubo et al, Visualización de la distribución cuantitativa de lípidos en hígado de ratón a través de imágenes hiperespectrales de infrarrojo cercano, biomédica Óptica Express (2021). DOI: 10.1364/BOE.413712 Información de la revista: Biomedical Optics Express
Proporcionado por la Universidad de Ciencias de Tokio Cita: Detección cuantitativa de la enfermedad del hígado graso mediante la evaluación de la distribución de grasa en the liver (2021, 24 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-03-quantitative-fatty-liver-disease-fat.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.