[18F]NaF PET Radiomics and Coronary Calcium Score Progression: Associations Beyond Baseline Calcium Score and TBR

मानव हृदय एक निरंतर चलने वाला इंजन है, लेकिन इसे रक्त पहुँचाने वाली नलियाँ कैल्शियम नामक एक कठोर, चॉक जैसे पदार्थ से धीरे-धीरे अवरुद्ध हो सकती हैं। दशकों से, डॉक्टर इन कैल्शियम जमावों को गिनने के लिए एक विशेष प्रकार के एक्स-रे स्कैन का उपयोग करते आए हैं, जिसे कोरोनरी कैल्शियम स्कोर के रूप में जाना जाता है। यह स्कोर हृदय रोग के लिए एक माइलेज गेज की तरह कार्य करता है; उच्च संख्या का अर्थ आम तौर पर भविष्य में दिल के दौरे का अधिक जोखिम होता है। हालाँकि, इस पारंपरिक पद्धति की एक सीमा है। यह केवल उस क्षति को देख पाती है जो पहले से ही एक दृश्य चट्टान के रूप में सख्त हो चुकी है। जब तक कैल्शियम एक मानक स्कैन में दिखाई देने लायक बड़ा नहीं हो जाता, तब तक वह जैविक प्रक्रिया जिसने इसे बनाया है, काफी समय से सक्रिय हो चुकी होती है। वैज्ञानिक लंबे समय से एक ऐसा तरीका खोजने की कोशिश कर रहे हैं जिससे बीमारी को उसके निर्माण के दौरान ही देखा जा सके, ताकि चिंगारी को आग बनने से पहले ही पकड़ा जा सके।

इसे हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक आणविक इमेजिंग तकनीक का सहारा लिया जो सोडियम फ्लोराइड नामक एक सूक्ष्म रेडियोधर्मी पदार्थ का उपयोग करती है। शरीर में इंजेक्ट किए जाने पर, यह पदार्थ एक संकेत (बीकन) की तरह काम करता है, जो उन क्षेत्रों को रोशन कर देता है जहाँ कैल्शियम सक्रिय रूप से बन रहा है, यहाँ तक कि नियमित एक्स-रे में दिखाई देने के आकार से पहले भी। यह डॉक्टरों को धमनी की दीवारों के भीतर अदृश्य, सूक्ष्म निर्माण स्थलों को देखने की अनुमति देता है। चिकित्सा जगत के सामने प्रश्न यह था कि क्या इन संकेतों की चमक को मापना ही पर्याप्त है, या क्या स्वयं छवि के भीतर कुछ छिपी हुई जानकारी है जो यह भविष्यवाणी कर सके कि किन रोगियों में आने वाले वर्षों में हृदय रोग के बढ़ने की सबसे अधिक संभावना है।

द वेस्टर्न ऑस्ट्रेलिया यूनिवर्सिटी और पर्थ के कई अस्पतालों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने टाइप 2 मधुमेह वाले इक्यानवे लोगों के एक समूह का उपयोग करके इस प्रश्न की जांच करने का निर्णय लिया। मधुमेह एक ऐसी स्थिति है जो हृदय रोग के जोखिम को काफी बढ़ा देती है, जिससे यह समूह शुरुआती चेतावनी संकेतों को खोजने के लिए एक आदर्श स्थान बन जाता है। प्रतिभागियों ने एक मानक कैल्शियम स्कैन और सोडियम फ्लोराइड का उपयोग करने वाला एक विशेष आणविक स्कैन कराया। दो साल बाद, शोधकर्ता यह देखने के लिए वापस आए कि कैल्शियम कितना बढ़ गया है। वे जानना चाहते थे कि क्या आणविक छवियों के भीतर छिपे विवरण आज के मानक मापों की तुलना में इस वृद्धि की बेहतर भविष्यवाणी कर सकते हैं।

शोधकर्ताओं ने केवल छवियों की समग्र चमक को नहीं देखा। इसके बजाय, उन्होंने 'रेडियोमिक्स' (radiomics) नामक एक विधि लागू की, जो चिकित्सा छवि को एक साधारण चित्र के रूप में नहीं, बल्कि सूक्ष्म डेटा बिंदुओं के एक विशाल ग्रिड के रूप में देखती है। एक डिजिटल फोटोग्राफ की कल्पना करें जो लाखों पिक्सेल से बना है; रेडियोमिक्स उन पिक्सेल के विशिष्ट पैटर्न, बनावट और चमक के विविधताओं का विश्लेषण करता है। जहाँ एक मानवीय आँख एक चमकते धब्बे को देखकर उसकी तीव्रता का अनुमान लगा सकती है, वहीं कंप्यूटर उस धब्बे के भीतर प्रकाश के सूक्ष्म कण और व्यवस्था को देखता है। टीम ने प्रतिभागियों की कोरोनरी धमनियों के स्कैन से सैकड़ों ऐसे सूक्ष्म बनावट संबंधी गुणों (टेक्सचर फीचर्स) को निकाला और उन्हें एक कंप्यूटर मॉडल में डाला ताकि वे उन रोगियों की पहचान कर सकें जिनकी हृदय बीमारी आगे बढ़ेगी।

परिणामों ने दिखाया कि स्कैन को मापने का मानक तरीका, जो उच्चतम चमक को दर्शाने वाली एक एकल संख्या पर निर्भर करता है, पहले से ही यह बताने में काफी अच्छा था कि किसका स्वास्थ्य बिगड़ सकता है। हालाँकि, नया रेडियोमिक्स दृष्टिकोण, जिसने छवियों के जटिल बनावट पैटर्न का विश्लेषण किया, और भी बेहतर प्रदर्शन कर गया। केवल इन बनावट पैटर्नों का उपयोग करने वाले मॉडल ने 0.90 का भेदभाव प्रदर्शन स्कोर (discrimination performance score) प्राप्त किया, जो 0.72 का स्कोर प्राप्त करने वाले मानक तरीकों से काफी बेहतर था। हालांकि क्लिनिकल डेटा और बेसलाइन कैल्शियम स्कोर को रेडियोमिक्स मॉडल में जोड़ने से स्कोर में मामूली सुधार हुआ, लेकिन शोधकर्ताओं ने नोट किया कि यह केवल एक मामूली वृद्धि थी, जिससे पुष्टि हुई कि बेहतर सटीकता के लिए रेडियोमिक्स मॉडल ही मुख्य चालक था।

यह निष्कर्ष बताता है कि आणविक छवियों में सूचना का एक विशाल भंडार है जिसे वर्तमान में अनदेखा किया जा रहा है। रेडियोधर्मी संकेत की बनावट (टेक्सचर) बीमारी की गतिविधि के बारे में उन सुरागों को धारण करती है जो एक साधारण चमक माप में छूट जाते हैं। अध्ययन में शामिल रोगियों के लिए, इसका अर्थ है कि उनके स्कैन का अधिक विस्तृत विश्लेषण संभावित रूप से उन लोगों की पहचान कर सकता है जो वर्तमान तरीकों की तुलना में बहुत पहले उच्च जोखिम पर हैं। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि हालांकि उनके परिणाम उत्साहजनक हैं, लेकिन वे मधुमेह वाले लोगों के एक विशिष्ट समूह और अपेक्षाकृत कम संख्या में प्रतिभागियों पर आधारित हैं। उन्होंने जोर दिया कि इन निष्कर्षों को अस्पतालों में एक मानक उपकरण के रूप में उपयोग करने से पहले बड़े समूहों और विभिन्न प्रकार के रोगियों के साथ परीक्षण करने की आवश्यकता है।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि सबसे शक्तिशाली भविष्यवक्ता कोई एक नया नंबर नहीं था, बल्कि कई सूक्ष्म विवरणों का संयोजन था जो मिलकर काम कर रहे थे। कंप्यूटर मॉडल ने बीमारी की गतिविधि के एक विशिष्ट "फिंगरप्रिंट" को पहचानने में महारत हासिल की जो नग्न आंखों के लिए अदृश्य था। इसका मतलब यह नहीं है कि पुराने तरीके बेकार हैं, बल्कि यह है कि उन्हें इस विस्तृत बनावट विश्लेषण की एक परत जोड़कर बहुत अधिक शक्तिशाली बनाया जा सकता है। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि यह दृष्टिकोण अंततः डॉक्टरों को उपचार को अधिक सटीक रूप से अनुकूलित करने में मदद कर सकता है, जिससे उनका ध्यान उन रोगियों पर केंद्रित हो सके जिनकी धमनियों में तेजी से परिवर्तन के ये विशिष्ट संकेत दिखाई देते हैं।

अंततः, यह कार्य हृदय रोग को देखने के हमारे नजरिए में एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। यह केवल उन चट्टानों को गिनने से हटकर, उन चट्टानों के निर्माण की जटिल, सूक्ष्म प्रक्रिया को समझने की ओर बढ़ता है। डेटा के सूक्ष्म पैटर्न को सुनकर, वैज्ञानिक बीमारी की कहानी को पत्थर में लिखे जाने से पहले ही सुनने लगे हैं। हालांकि व्यापक आबादी में इन निष्कर्षों की पुष्टि के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है, फिर भी यह अध्ययन उन्नत छवि विश्लेषण का उपयोग करके हृदय की रक्षा करने के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है, इससे पहले कि क्षति अपरिवर्तनीय हो जाए।