Covid-19 thay đổi mạch máu phổi: kết quả từ chụp phim lồng ngực

2021-11-08 03:18 PM

Những tổn thương do Covid-19 gây ra đối với các mạch máu nhỏ nhất của phổi đã được ghi lại một cách phức tạp bằng cách sử dụng tia X năng lượng cao phát ra từ một loại máy gia tốc hạt đặc biệt.

Biên tập viên: Trần Tiến Phong

Đánh giá: Trần Trà My, Trần Phương Phương

Các nhà khoa học từ UCL và Cơ sở Nghiên cứu Synchrotron Châu Âu (ESRF) đã sử dụng một công nghệ hình ảnh mang tính cách mạng mới được gọi là Chụp cắt lớp tương phản theo giai đoạn phân cấp (HiP-CT), để quét các bộ phận cơ thể người được hiến tặng, bao gồm cả phổi từ một người hiến tặng Covid-19.

HiP-CT cho phép lập bản đồ 3D trên nhiều quy mô, cho phép các bác sĩ lâm sàng xem toàn bộ cơ quan trước đây bằng cách chụp ảnh toàn bộ cơ quan và sau đó phóng to xuống cấp độ tế bào.

Kỹ thuật này sử dụng tia X được cung cấp bởi máy gia tốc hạt Synchrotron (một máy gia tốc hạt) ở Grenoble, Pháp, sau khi nâng cấp nguồn (ESRF-EBS) gần đây, hiện cung cấp nguồn tia X sáng nhất trên thế giới ở mức sáng hơn 100 tỷ lần chụp X-quang bệnh viện.

Do độ sáng mạnh mẽ này, các nhà nghiên cứu có thể nhìn thấy các mạch máu có đường kính 5 micron (bằng 1/10 đường kính sợi tóc) trong một lá phổi còn nguyên vẹn của người. Chụp CT chỉ giải quyết được các mạch máu lớn gấp 100 lần, đường kính khoảng 1mm.

Tiến sĩ Claire Walsh (UCL Mechanical Engineering) cho biết: "Khả năng nhìn thấy các cơ quan trên quy mô như thế này sẽ thực sự là một cuộc cách mạng đối với chẩn đoán hình ảnh y học. Khi chúng tôi bắt đầu liên kết hình ảnh HiP-CT với hình ảnh lâm sàng thông qua các kỹ thuật AI, chúng tôi sẽ - cho lần đầu tiên - có thể xác nhận chính xác cao những phát hiện mơ hồ trong hình ảnh lâm sàng. Để hiểu giải phẫu người, đây cũng là một kỹ thuật rất thú vị, có thể nhìn thấy các cấu trúc cơ quan nhỏ ở dạng 3D trong bối cảnh không gian chính xác của chúng là chìa khóa để hiểu cơ thể chúng ta cấu trúc và hoạt động như thế nào".

Sử dụng HiP-CT, nhóm nghiên cứu, bao gồm các bác sĩ lâm sàng ở Đức và Pháp, đã thấy mức độ nghiêm trọng của nhiễm trùng Covid-19 làm máu giữa hai hệ thống riêng biệt - các mao mạch cung cấp oxy cho máu và các mao mạch nuôi chính mô phổi. Việc liên kết chéo như vậy khiến máu của bệnh nhân không được cung cấp oxy thích hợp, điều này trước đây đã được đưa ra giả thuyết nhưng chưa được chứng minh.

Maximilian Ackermann MD (Trung tâm Y tế Đại học Mainz), sử dụng kỹ thuật này cho biết: “Ngay sau khi bắt đầu đại dịch toàn cầu, chúng tôi đã chứng minh rằng Covid-19 là một bệnh mạch máu hệ thống bằng cách sử dụng phương pháp mô bệnh học (hình ảnh quang học của mô) và phân tử. Tuy nhiên, những kỹ thuật này không giải quyết được đầy đủ mức độ của những thay đổi và đông máu trong các mạch máu nhỏ của toàn bộ phổi".

Danny Jonigk, Giáo sư Bệnh lý Lồng ngực, (Trường Y Hannover, Đức) cho biết "Bằng cách kết hợp các phương pháp phân tử của chúng tôi với hình ảnh đa cấp độ HiP-CT ở phổi bị ảnh hưởng bởi viêm phổi COVID-19, chúng tôi đã hiểu được cách thức chuyển động giữa các mạch máu trong một/hai hệ thống mạch máu của phổi xảy ra ở phổi bị thương của Covid-19, và tác động của nó đối với nồng độ oxy trong hệ tuần hoàn".

Tiến sĩ Paul Tafforeau, nhà khoa học chính tại ESRF, cho biết: "Ý tưởng phát triển kỹ thuật HiP-CT mới này được đưa ra sau khi bắt đầu đại dịch toàn cầu, bằng cách kết hợp một số kỹ thuật đã được sử dụng tại ESRF để hình ảnh các hóa thạch lớn và sử dụng độ nhạy của nguồn mới tại ESRF, ESRF-EBS. Điều này cho phép chúng tôi nhìn thấy ở chế độ 3D các mạch cực kỳ nhỏ bên trong một cơ quan hoàn chỉnh của con người, cho phép chúng tôi phân biệt mạch máu với mô xung quanh ở chế độ 3D và thậm chí có thể quan sát một số ô cụ thể.

"Đây là một bước đột phá thực sự, vì các cơ quan của con người có độ tương phản thấp và rất khó để có hình ảnh chi tiết bằng các kỹ thuật hiện có".

Sử dụng HiP-CT để tạo Atlas nội tạng người

Với sự hỗ trợ từ Sáng kiến ​​Chan Zuckerberg (CZI), nhóm do UCL đứng đầu đang sử dụng HiP-CT để sản xuất Atlas nội tạng người, ra mắt hôm nay. Điều này sẽ hiển thị sáu cơ quan điều khiển: não, phổi, tim, hai quả thận và lá lách, và phổi của một bệnh nhân đã chết vì Covid-19. Cũng sẽ có sinh thiết phổi đối chứng và sinh thiết phổi Covid-19. Atlas sẽ có sẵn trực tuyến cho các bác sĩ phẫu thuật, bác sĩ lâm sàng và công chúng quan tâm.

Giáo sư Peter Lee (UCL Mechanical Engineering), trưởng dự án cho biết: "Bản đồ trải dài trên một thang đo chưa được khám phá trước đây trong hiểu biết của chúng tôi về giải phẫu con người, đó là tỉ lệ từ centimet đến micromet trong các cơ quan nguyên vẹn. Chụp CT và MRI lâm sàng có thể phân giải xuống ngay bên dưới một milimet, trong khi mô học (nghiên cứu tế bào / lát sinh thiết dưới kính hiển vi), kính hiển vi điện tử (sử dụng chùm điện tử để tạo ra hình ảnh) và các kỹ thuật tương tự khác phân giải cấu trúc với độ chính xác dưới micromet, nhưng chỉ trên sinh thiết mô nhỏ từ một cơ quan. HiP-CT kết nối các quy mô này ở dạng 3D, hình ảnh toàn bộ các cơ quan để cung cấp những hiểu biết mới về cấu trúc sinh học".

Thông tin chi tiết về các bệnh và tình trạng khác

Các nhà nghiên cứu tự tin rằng hình ảnh cầu nối quy mô từ toàn bộ cơ quan xuống cấp độ tế bào có thể cung cấp thêm hiểu biết về nhiều bệnh như ung thư hoặc bệnh Alzheimer.

Bác sĩ lâm sàng Willi Wagner tại Bệnh viện Đại học ở Heidelberg cho biết: "HiP-CT đang lấp đầy khoảng trống hình ảnh rộng lớn trong y học con người: hình ảnh lâm sàng cung cấp dữ liệu 3D về cơ thể và các cơ quan nhưng chỉ giới hạn ở quy mô tổng thể; mặt khác, mô bệnh học cung cấp hình ảnh chi tiết của các mô và tế bào có nguồn gốc từ các mảnh nhỏ của các cơ quan. Nó thường được giới hạn trong một trường nhỏ và hai chiều. HiP-CT là cầu nối giữa cơ quan với quy mô mô, liên kết chặt chẽ các lĩnh vực lâm sàng của X quang và bệnh lý và cung cấp tính năng chưa từng thấy trước đây về dữ liệu cấu trúc của kiến ​​trúc mô 3D và mô hình bệnh tật".

Các tác giả hy vọng Atlas nội tạng người cuối cùng sẽ chứa một thư viện các bệnh ảnh hưởng đến các cơ quan trên nhiều quy mô, từ 1 đến 100 micromet cho đến toàn bộ các cơ quan, giúp các bác sĩ lâm sàng chẩn đoán và điều trị nhiều loại bệnh.

Nhóm cũng hy vọng sẽ sử dụng máy và trí tuệ nhân tạo để hiệu chỉnh chụp CT và MRI, nâng cao hiểu biết về hình ảnh lâm sàng và cho phép chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn.