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摘要 许多肾脏疾病都是通过尿液中出现蛋白质来表现的。然而,到目前为止,还无法确定蛋白质排泄是否是由数百万个小肾过滤器(称为肾小球)中的少数...

许多肾脏疾病都是通过尿液中出现蛋白质来表现的。然而,到目前为止,还无法确定蛋白质排泄是否是由数百万个小肾过滤器(称为肾小球)中的少数几个严重损坏或许多中度损坏引起的。波恩大学医院的研究人员与波恩大学的数学家合作开发了一种新的计算机方法来通过实验澄清这个问题。他们的工作结果现已作为一篇文章发表在领先的肾脏研究杂志《Kidney International》上。

慢性炎症性肾病会导致严重的疾病,包括完全肾衰竭,必须通过广泛的定期血液清洗或肾移植来治疗。大多数这些疾病通过尿液中的蛋白质排泄来表现。这是因为肾脏中数以百万计的小过滤器(称为肾小球)受损,因此不再保留蛋白质。目前还无法确定是只有少数严重受损的肾小球还是许多中度受损的肾小球负责尿液中的蛋白质排泄。 “这对于治疗和预后非常重要,并且在许多不同形式的肾脏疾病中可能存在很大差异,”第一作者、英国皇家医院诊断和介入放射学诊所的助理医师 Alexander Böhner 博士说道,他描述了研究的动机在肾脏疾病的小动物模型中通过实验来弄清这个问题的真相。

利用荧光蛋白的可见性来解决难题

每个肾小球后面都有一个微小的通道,尿液在到达膀胱之前在其中进行处理。如果在此通道中检测到蛋白质,则相关过滤器一定有缺陷。现在的挑战是识别这个肾小球。 “这在以前是一项不可能完成的任务,因为人类肾脏由数以百万计的肾小球和小管组成,这些肾小球以复杂的三维方式相互缠绕,”来自英国分子医学和实验免疫学研究所的资深作者 Christian Kurts 教授说。英国央行。他还是波恩大学跨学科研究领域 3 (TRA 3)“生命与健康”和卓越免疫感觉集群2的成员。研究小组通过使肾脏化学透明并使用光片荧光显微镜对其进行完整成像来解决了这个问题。然后,波恩研究人员将图像增强算法与高度并行的几何算法相结合,该算法使用类似于导航设备中使用的原理来确定二维地图上的最快路线。这使得在三个维度上确定完整肾脏中的缺陷性肾小球误滤蛋白源自哪个缺陷性肾小球误滤蛋白成为可能。 “该算法将相关肾小球中检测到的所有蛋白质相加,从而确定有多少蛋白质被错误过滤,即其受损程度,”跨学科研究单位 (IRU) 的共同第一作者 Alexander Effland 教授说。波恩大学豪斯多夫数学中心(HCM)“数学与生命科学”,同时也是波恩大学TRA 1“建模”的代言人。 “结果是一张地图,以不同的颜色显示每个肾小球及其损伤。”

有缺陷的肾脏过滤器图可以对发炎的肾脏进行详细分析

波恩的研究人员将这项技术应用于快速进展性肾小球肾炎模型,这是一种特别侵袭性的肾脏炎症。他们发现有一些区域集中了严重受损的肾小球。这对于肾活检的诊断很重要,肾活检是从肾脏中取出样本并进行检查。 “如果这个样本是偶然从严重受影响的区域采集的,那么显微镜检查就会高估整个肾脏炎症的严重程度,”库尔茨教授总结道。这项技术将为肾脏疾病的发展提供全新的见解。原则上,它也可以应用于具有模块化结构的其他器官,即由许多功能单元组成的器官,例如肝脏或肺。

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