Accurate assessment of liver steatosis in animal models using a high throughput Raman fiber optic probe
Notice bibliographique
Résumé
Due to the shortage of healthy donor organs, steatotic livers are commonly used for transplantation, placing patients at higher risk for graft dysfunction and lower survival rates. Raman Spectroscopy is a technique which has shown the ability to rapidly detect the vibration state of C-H bonds in triglycerides. The aim of this study is to determine whether conventional Raman spectroscopy can reliably detect and quantify fat in an animal model of liver steatosis. Mice and rats fed a methionine and choline-deficient (MCD) and control diets were sacrificed on one, two, three and four weeks' time points. A confocal Raman microscope, a commercial Raman (iRaman) fiber optic probe and a highly sensitive Raman fiber optic probe system, the latter utilizing a 785 nm excitation laser, were used to detect changes in the Raman spectra of steatotic mouse livers. Thin layer chromatography was used to assess the triglyceride content of liver specimens, and sections were scored blindly for fat content using histological examination. Principal component analysis (PCA) of Raman spectra was used to extract the principal components responsible for spectroscopic differences with MCD week (time on MCD diet). Confocal Raman microscopy revealed the presence of saturated fats in mice liver sections. A commercially available handheld Raman spectroscopy probe could not distinguish the presence of fat in the liver whereas our specially designed, high throughput Raman system could clearly distinguish lobe-specific changes in fat content. In the left lobe in particular, the Raman PC scores exhibited a significant correlation (R(2) = 0.96) with the gold standard, blinded scoring by histological examination. The specially designed, high throughput Raman system can be used for clinical purposes. Its application to the field of transplantation would enable surgeons to determine the hepatic fat content of the donor's liver in the field prior to proceeding with organ retrieval. Next steps include validating these results in a prospective analysis of human liver transplantation implant biopsies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».