Radiomics-Based Muscle Quality Assessment from Multi-Site Multi-Vendor MRI
本研究表明，对多中心、多厂商 Dixon MRI 数据（特别是利用脂肪分数特征）进行影像组学分析，通过捕捉与衰老相关的关键肌肉质量和异质性变化，相比传统的横截面积测量，能显著提高对老年人肌肉力量的预测能力。
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随着年龄的增长，人们的肌肉往往会变得虚弱，这种状况可能导致跌倒、丧失独立生活能力以及整体健康水平下降。这种被称为“肌少症”的过程，不仅仅是肌肉体积的缩小；它还关乎组织本身的质量。就像一根木梁可能在外观依然完好无损的情况下，内部已经腐烂了一样，肌肉纤维在肉眼可见肌肉萎缩之前，就已经可能被脂肪和瘢痕组织所渗透。几十年来，医生一直依赖于测量肌肉的横截面积——本质上是在扫描中计算它占据了多少空间——来推测一个人的力量水平。虽然体积很重要，但它只能说明部分问题。它忽略了肌肉内部纹理和成分的变化，而这些变化预示着肌肉正在失去产生力量的能力。
来自纽约大学、斯坦福大学和美国国家老化研究所的研究人员的一项新研究，探索了一种观察肌肉健康的不同方式。他们转向了一种先进的磁共振成像（MRI）技术，这种技术可以分离肌肉组织中的水分和脂肪。通过使用一种被称为“影像组学”（radiomics）的方法——即把医学图像视为丰富的资料来源而非仅仅是图片——研究团队分析了141名成年人大腿肌肉内部微小的模式和纹理。他们想看看这些隐藏的模式是否比单纯测量肌肉大小能更好地预测肌肉力量，尤其是在肌肉大小与力量之间的关联往往会失效的老年人群体中。
研究人员收集了来自不同地点、使用不同MRI机器扫描的三组数据。第一组由20岁出头到90多岁健康的成年人组成；第二组由30多岁到70多岁的健康成年人组成；第三组则包括老年人，其中一些人很健康，另一些人则表现出衰弱或肌肉流失的迹象。团队通过让参与者用膝盖对抗机器进行推力测试，记录了他们能产生的最大力量，从而测量了他们腿部的实际力量。随后，他们对比了两种预测力量的方法：一种是传统方法，即测量扫描中肌肉的面积；另一种是新方法，即利用计算机算法从MRI图像中提取数百个详细的纹理特征。
当研究人员观察健康的年轻群体时，传统的肌肉大小测量方法效果相当好。较大的肌肉通常意味着更强的腿部力量，基于尺寸的计算机模型与基于纹理的模型表现相似。然而，当纳入老年人群体进行分析时，情况发生了变化。在这一混合组中，仅仅测量肌肉的大小成为了一个非常弱的强度预测指标。肌肉在扫描中看起来可能很大，但如果其内部充满了微小的脂肪沉积或组织结构紊乱，它的力量就会显著低于预期。
影像组学方法通过分析肌肉的纹理和成分，在这些老年人群体中证明了其更为有效的性。专注于肌肉组织内脂肪含量的计算机模型表现得尤为成功。这些模型能够检测出人类肉眼或简单的尺寸测量无法察觉的细微且混乱的脂肪渗透模式。当研究人员整合所有三组的数据时，基于纹理的模型对肌肉力量的预测准确度明显高于基于尺寸的模型。与脂肪相关的特征是最一致的指标，这表明扫描中肌肉组织的紊乱程度和脂肪含量越高，肌肉的力量往往就越弱。
这项研究还揭示了，最有价值的信息不仅在于存在多少脂肪，还在于脂肪是如何排列的。计算机分析识别出了肌肉组织内特定的不规则性和非均匀性模式，这些模式与力量减弱密切相关。研究发现，那些内部景观更加混乱、脂肪与水以复杂且不均匀的方式混合在一起的肌肉，产生力量的能力较弱。这表明，组织的组织结构本身与组织量一样重要。研究人员指出，虽然测量肌肉大小的传统方法对于健康人群仍然有用，但它无法捕捉到老年人衰退的早期迹象。这种基于纹理的新方法提供了一种在肌肉体积发生萎缩之前观察到这些早期变化的方式。
这项工作的优势之一在于其能够处理来自不同类型MRI机器和不同地点的数据，这在医学研究中通常是一个挑战。团队发现，即使扫描来自不同的制造商，基于脂肪的纹理分析依然保持可靠。他们发现，所使用的特定脂肪图谱非常重要；提供精确、定量脂肪百分比测量的图谱比简单的测量方法更稳定、更准确。这种一致性表明，该技术足以在现实世界的临床环境中应用，即使各医院的设备有所不同。
这些发现预示着这样一个未来：医生可能只需通过常规MRI扫描观察患者肌肉的纹理，就能评估其衰弱或肌肉流失的风险。这可以实现早期干预，帮助识别那些在失去肌肉质量之前就开始丧失肌肉功能的人群。虽然这项研究尚未在所有可能的患者群体中进行测试，且所使用的特定MRI序列尚未成为每家医院的标准配置，但其结果提供了强有力的概念验证。研究证明，肌肉纹理的“隐藏语言”蕴含着关于力量与健康的宝贵线索，它能比单纯的尺寸提供更完整的肌肉质量图景。
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