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Enregistrement W4389342711 · doi:10.1101/2023.12.04.23299259

Evaluation of minimum-to-severe global and macrovesicular steatosis in human liver specimens: a portable ambient light-compatible spectroscopic probe

2023· preprint· en· W4389342711 sur OpenAlexafffund
Hao Guo, Ashley Stueck, Jason B. Doppenberg, Yun Suk Chae, Alexey B. Tikhomirov, Haishan Zeng, Marten A. Engelse, Boris Gala-López, Anita Mahadevan‐Jansen, Ian P.J. Alwayn, Andrea K. Locke, K. C. Hewitt

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesResearch Nova ScotiaDalhousie University
Mots-clésRaman spectroscopySteatosisReflectivityComputer scienceMaterials scienceMedicineInternal medicineOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Aims Hepatic steatosis (HS), particularly macrovesicular steatosis (MaS), influences transplant outcomes. Accurate assessment of MaS is crucial for graft selection. While traditional assessment methods have limitations, non-invasive spectroscopic techniques like Raman and reflectance spectroscopy offer promise. This study aimed to evaluate the efficacy of a portable ambient light-compatible spectroscopic system in assessing global HS and MaS in human liver specimens. Methods A two-stage approach was employed on thawed snap-frozen human liver specimens under ambient room light: biochemical validation involving a comparison of fat content from Raman and reflectance intensities with triglyceride (TG) quantifications and histopathological validation, contrasting Raman-derived fat content with evaluations by an expert pathologist and an artificial intelligence (AI) algorithm. Raman and reflectance intensities were combined to discern significant (≥10%) discrepancies in global HS and MaS. Results The initial set of 16 specimens showed a positive correlation between Raman and reflectance-derived fat content and TG quantifications. The Raman system effectively differentiated minimum-to-severe global and macrovesicular steatosis in the subsequent 66 specimens. A dual-variable prediction algorithm, was developed, effectively classifying significant discrepancies (>10%) between AI-estimated global HS and pathologist-estimated MaS. Conclusion Our study established the viability and reliability of a portable spectroscopic system for non-invasive HS and MaS assessment in human liver specimens. The compatibility with ambient light conditions and the ability to address limitations of previous methods marks a significant advancement in this field. By offering promising differentiation between global HS and MaS, our system introduces an innovative approach to real-time and quantitative donor HS assessments. The proposed method holds promise of refining donor liver assessment during liver recovery and ultimately elevating transplantation outcomes. Lay Summary This research explored a portable ambient light-compatible spectroscopic probe to non-invasively assess global and macrovesicular steatosis in human liver specimens. Our findings suggest that this method can be a reliable tool to aid surgeons’ decision-making on a liver’s suitability for transplantation. Graphic Abstract Highlights We introduced a portable ambient light-compatible spectroscopic probe which could non-invasively analyze Raman scattering and reflectance of human liver specimens. Both biochemical and histopathological approaches were applied to validate the spectroscopic probe. Histopathological evaluation covered minimum-to-severe global and macrovesicular steatosis, surpassing previous spectroscopic studies. A dual-variable prediction for precise differentiation between global and macrovesicular steatosis offers the potential for enhanced, real-time, and quantitative liver assessments in clinical settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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