先心病模型表型鉴定出利器：基于micro-CT影像的心脏三维结构全自动鉴定系统

作者：来源：NSCHD
点击:603次时间:2020-02-28 10:21:44

先天性心脏病（心脏畸形）的发病率约为0.8%-1.2%，是我国存活新生儿发生率最高的出生缺陷；多种心脏畸形患者（特别是复杂型先天性心脏病）的手术预后差，往往造成严重的家庭和社会负担。利用小鼠等模式生物开展心脏异常发育及心脏结构畸形发生的相关机制研究，对于先天性心脏病的预防控制有着重要的指导意义。既往的研究中，研究者主要通过分析病理切片来判断心脏的结构表型，该方法的建立依赖研究人员的长期训练，需要消耗大量的时间成本。另一方面，二维切片往往无法精确反映心脏在三维层面的畸形和变化，即便是经验丰富的研究者也非常容易做出误判。快速稳定的心脏畸形鉴定系统，可以说是基于小鼠模型开展先心病机制研究的基本需求。

中国医学科学院研发的“自动化小鼠复杂心脏畸形鉴定系统”——CACCT（Computer-assisted cardiac cavity tracking system）于2020年2月21日在国际知名期刊Advanced Science（IF 15.8）在线发表。CACCT可以在5分钟以内完成1000张心脏micro-CT影像的自动化分析，准确识别图像中的心室腔、心房腔和大动脉，并实现对心脏腔室连接关系的自动判断；进而根据判断结果报告相应的心脏畸形。在此基础上，CACCT可以全自动快速鉴定多种复杂心脏畸形（图1），其鉴定准确率与拥有20年小儿心脏外科手术经验的高年资医生相当。

图 1 CACCT实现小鼠流出道畸形自动鉴定

利用CACCT，即使是没有临床诊断经验和小鼠心脏发育学研究经验的科研工作者，也可以对复杂先天性心脏病进行准确和快速的鉴定，有效降低了先心病发病机制研究的准入门槛。CACCT的广泛应用，将可能帮助先心病研究人员、遗传学和发育生物学研究人员更加精确的建立心脏表型和分子遗传之间的因果关系，大力推动先心病的研究。

北京协和医学院博士生（外科学）储庆是本文的第一作者，中国医学科学院阜外医院的胡盛寿教授和聂宇副研究员为本研究的通讯作者。本研究受到国家自然科学基金重点项目和科技部国家重点研发计划的资金支持。

参考文献：

[1] Qing Chu, Haobin Jiang, Libo Zhang, et al. CACCT: An Automated Tool of Detecting Complicated Cardiac Malformations in Mouse Models [J]. Adv Sci, online, 20 Feb 2020

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