Liver functional radiomics of gadoxetic acid-enhanced magnetic resonance imaging: A proof-of-concept study
इस प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अध्ययन ने गैडोक्सेटिक एसिड-एन्हांस्ड एमआरआई से रेडियोमिक्स विशेषताओं के एक ऐसे सेट की पहचान की है जो पुनरुत्पादनीय (reproducible) और दोहराने योग्य (repeatable) हैं और जो मात्रात्मक यकृत कार्य सूचकांकों के साथ महत्वपूर्ण रूप से सह-संबंधित हैं, जिससे भविष्य के यकृत कार्य-संबंधी रेडियोमिक्स अनुसंधान के लिए एक आधार स्थापित हुआ है।
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एक सर्जन द्वारा कैंसर के इलाज के लिए मरीज के यकृत (लीवर) के एक हिस्से को निकालने से पहले, उन्हें यह सटीक रूप से जानना आवश्यक होता है कि कितना स्वस्थ ऊतक शेष रहेगा और शेष ऊतक कितनी अच्छी तरह कार्य कर पाएगा। यकृत एक लचीला अंग है, लेकिन यदि बहुत अधिक हिस्सा निकाल लिया जाए या यदि बचा हुआ हिस्सा बहुत कमजोर हो, तो मरीज को लिवर फेलियर का गंभीर खतरा हो सकता है। पारंपरिक रूप से, डॉक्टर रक्त परीक्षणों और वैश्विक मापों पर निर्भर रहे हैं जो पूरे यकृत को एक ही, समान इकाई के रूप रूप में देखते हैं। हालांकि, यकृत एक समान नहीं है; इसकी कार्य करने की क्षमता एक हिस्से से दूसरे हिस्से में काफी भिन्न हो सकती है, ठीक वैसे ही जैसे एक खेत जहाँ घास के कुछ पैच लहलहाते हुए हैं जबकि अन्य सूखे हुए हैं। एक सुरक्षित सर्जरी की योजना बनाने के लिए, विशेष रूप से जब एक बड़ा हिस्सा हटाया जाना हो, डॉक्टरों को शरीर को काटे बिना इन क्षेत्रीय अंतरों को देखने के तरीके की आवश्यकता होती है।
वर्षों से, एक विशिष्ट प्रकार का मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग, या एमआरआई (MRI), इस छिपे हुए परिदृश्य की एक झलक प्रदान करता रहा है। यह स्कैन एक विशेष डाई का उपयोग करता है जो स्वस्थ लिवर कोशिकाओं द्वारा स्वाभाविक रूप से अवशोषित की जाती है, जिससे वे इमेज में चमक उठती हैं। हालांकि डॉक्टर लंबे समय से इस स्कैन का उपयोग चमक के सरल परिवर्तनों को मापने के लिए करते आए हैं, लेकिन अब 'रेडियोमिक्स' (radiomics) नामक एक नए दृष्टिकोण की खोज की जा रही है। रेडियोमिक्स मेडिकल इमेजेस को केवल चित्रों के रूप में नहीं, बल्कि डेटा के विशाल भंडारों के रूप में देखता है। यह कंप्यूटर का उपयोग करके इमेज से हजारों सूक्ष्म, अदृश्य पैटर्न निकालता है, जैसे कि बनावट और छाया के सूक्ष्म बदलाव जिन्हें मानवीय आँख नहीं देख सकती। शोधकर्ता यह सवाल पूछ रहे हैं कि क्या ये छिपे हुए डिजिटल पैटर्न हमें वास्तव में यह बता सकते हैं कि लिवर वास्तव में कितनी अच्छी तरह काम कर रहा है।
हाल ही में एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस उत्तर की खोज करने के लिए मरीजों के लिवर का अध्ययन किया, जिनमें कोलोरेक्टल कैंसर के कारण लिवर में फैला हुआ था। उन्होंने दस मरीजों को नामांकित किया जो लिवर के दाहिने हिस्से को हटाने के लिए निर्धारित बड़ी सर्जरी के लिए तैयार थे। ऑपरेशन से पहले, प्रत्येक मरीज के कई परीक्षण किए गए। उन्हें मानक रक्त परीक्षण दिया गया जो यह मापता है कि एक डाई लिवर में कितनी देर तक रहती है, एक न्यूक्लियर मेडिसिन स्कैन जो लिवर फंक्शन को ट्रैक करता है, और एक गैडोक्सेटिक एसिड-एन्हांस्ड एमआरआई (gadoxetic acid-enhanced MRI) दिया गया। शोधकर्ताओं ने एमआरआई के दौरान दो विशिष्ट क्षणों पर ध्यान केंद्रित किया: डाई इंजेक्ट करने से ठीक पहले का क्षण और बीस मिनट बाद का क्षण, जब स्वस्थ लिवर कोशिकाओं ने डाई को अवशोषित कर लिया था और वे चमक उठी थीं।
इसके बाद टीम ने छवियों में लिवर के गैर-ट्यूमर वाले हिस्सों पर अपना ध्यान केंद्रित किया। विशेष सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हुए, उन्होंने स्कैन में स्वस्थ लिवर ऊतक की रूपरेखा को मैन्युअल रूप से ट्रेस किया। यह चरण महत्वपूर्ण था क्योंकि कंप्यूटर को यह जानने की आवश्यकता थी कि किन पिक्सेल का विश्लेषण करना है। एक बार स्वस्थ ऊतक अलग हो जाने के बाद, सॉफ्टवेयर ने छवियों से एक सौ से अधिक विभिन्न गणितीय विशेषताओं (features) को निकाला। ये विशेषताएं लिवर के खंड के समग्र आकार से लेकर पिक्सेल की जटिल बनावट तक सब कुछ वर्णित करती थीं, जिसमें यह विवरण शामिल था कि प्रकाश और अंधेरे क्षेत्र कैसे व्यवस्थित थे और दो स्कैन समयों के बीच उनमें कैसे बदलाव आया।
चूंकि ये माप मानव द्वारा ट्रेस किए गए लिवर पर निर्भर करते हैं, इसलिए शोधकर्ताओं को पहले यह सुनिश्चित करना था कि उनकी विधि विश्वसनीय है। उन्होंने दो अलग-अलग विशेषज्ञों से एक ही लिवर इमेज को ट्रेस करने के लिए कहा और फिर एक विशेषज्ञ को एक महीने बाद उन्हीं इमेजेस को फिर से ट्रेस करने के लिए कहा। उन्होंने परिणामों की तुलना की ताकि यह देखा जा सके कि क्या कंप्यूटर हर बार समान पैटर्न पाता है। उन्होंने पाया कि साठ विशेषताएं सुसंगत और दोहराने योग्य थीं, जिसका अर्थ है कि माप स्थिर थे और केवल रैंडम शोर (noise) नहीं थे। इस विश्वसनीय डेटा सेट के साथ, उन्होंने संबंधों की तलाश शुरू की।
शोधकर्ताओं ने इन साठ स्थिर विशेषताओं की तुलना मरीजों के अन्य लिवर फंक्शन टेस्ट के परिणामों से की। वे एक मिलान की तलाश में थे—एमआरआई में एक ऐसा पैटर्न जो ज्ञात लिवर स्वास्थ्य के मापों के साथ ऊपर या नीचे जाता हो। उन्होंने पाया कि एक विशिष्ट समूह की विशेषताएं वास्तव में इस बात से जुड़ी थीं कि लिवर कितनी अच्छी तरह कार्य कर रहा था। डाई इंजेक्ट करने से पहले के स्कैन से सात विशेषताएं, डाई अवशोषित होने के बाद की अठारह विशेषताएं, और दोनों स्कैनों के बीच के परिवर्तन को मापने वाली बीस विशेषताओं ने मरीजों के लिवर फंक्शन के साथ एक स्पष्ट संबंध दिखाया।
एक विशेषता, जिसने पिक्सेल पैटर्न की समग्र ऊर्जा या तीव्रता को मापा, वह अलग दिखी क्योंकि वह तीनों समूहों में दिखाई दी। यह सुझाव देता है कि स्कैन पर लिवर का ऊतक कैसा दिखता है, डाई अवशोषित होने से पहले और बाद में भी, उसके कार्यात्मक स्वास्थ्य का एक हस्ताक्षर (signature) रखता है। अध्ययन में यह भी पाया गया कि दो स्कानों के बीच के परिवर्तन को देखना सबसे अधिक जानकारी प्रदान करता है, जिसमें बीस विशेषताएं लिवर फंक्शन के साथ एक मजबूत संबंध दिखाती हैं। इसका तात्पर्य यह है कि डायनेमिक शिफ्ट (गतिशील बदलाव), कि लिवर ऊतक डाई को कैसे संभालता है, ऊतक की स्थिर तस्वीर जितना ही महत्वपूर्ण है।
शोधकर्ताओं ने नोट किया कि उनके निष्कर्ष एक पहला कदम, या एक 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट', हैं, न कि कोई अंतिम समाधान। इस अध्ययन में केवल दस मरीज शामिल थे, जो व्यापक निष्कर्ष निकालने के लिए एक छोटी संख्या है, और उन सभी में कैंसर था जो कोलन से फैला था। टीम ने स्पष्ट रूप रूप से कहा कि उनके परिणामों को बड़े समूहों में और विभिन्न प्रकार की लिवर स्थितियों वाले मरीजों में परीक्षण करने की आवश्यकता है, इससे पहले कि डॉक्टर नैदानिक निर्णयों के लिए उन पर भरोसा कर सकें। उन्होंने यह भी स्वीकार किया कि लिवर को मैन्युअल रूप से ट्रेस करने की प्रक्रिया समय लेने वाली है और भविष्य के कार्यों को इस चरण को स्वचालित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
इन सीमाओं के बावजूद, यह अध्ययन एक आशाजनक नई दिशा प्रदान करता है। यह प्रदर्शित करता है कि एक मानक एमआरआई स्कैन के भीतर छिपे डिजिटल फिंगरप्रिंट्स को डिकोड करके लिवर के स्वास्थ्य के बारे में ऐसी जानकारी प्राप्त की जा सकती है जो केवल चमक से कहीं आगे जाती है। इन पुनरुत्पादक (reproducible) पैटर्नों की पहचान करके, शोधकर्ताओं ने एक ऐसे भविष्य की नींव रखी है जहाँ डॉक्टर इन कंप्यूटर-व्युत्पन्न अंतर्दृष्टि का उपयोग यह बेहतर भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं कि एक मरीज का लिवर सर्जरी के प्रति कैसी प्रतिक्रिया देगा। यह अंततः अधिक सुरक्षित ऑपरेशनों और अधिक व्यक्तिगत उपचार योजनाओं की ओर ले जा सकता है, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि हटाया जाने वाला लिवर का सही हिस्सा निकाला जाए और पीछे एक स्वस्थ, कार्यशील अंग बचा रहे।
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