Нажмите "Enter", чтобы перейти к контенту

Различие в прогрессировании легочных кист, оцениваемых с помощью компьютерной томографии между ХОБЛ, лимфангиолеиомиоматозом и синдромом Берта-Хогг-Дубе

Difference of the progression of pulmonary cysts assessed by computed tomography among COPD, lymphangioleiomyomatosis, and Birt-Hogg-Dubé syndrome
Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5722335/

Конкурирующие интересы: авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Многие группы разработали методы количественного анализа области низкого ослабления (ЛАА) на КТ грудной клетки у пациентов с кистозными заболеваниями легких. В частности, при ХОБЛ сообщалось, что кумулятивное распределение по размерам кластеров LAA следует степенному закону, характеризуемому показателем D, который отражает фрактальную размерность конечной геометрии воздушного пространства. Мы скроем, что количественные характеристики кластеров LAA, включая фрактальное свойство, могут указывать на разные особенности прогрессирования кист при кистозных заболеваниях легких. Целью этого исследования было применение метода КТ-изображения, характеризующего распределение по размерам кластеров LAA для лимфандиолиомиоматоза (LAM) и синдрома Birt-Hogg-Dubé (BHDS), чтобы раскрывать их особенности прогрессирования легочных кист. В исследование были включены 40 пациентов с ХОБЛ, 52 пациента с ЛАМ и 18 пациентов с BHDS, прошедших КТ-сканирование в нашем институте в период с января 2002 года по август 2009 года. Были оценены различия между этими заболеваниями в количественных характеристиках кластеров LAA (то есть степени, количества, размера, фрактальной собственности и соотношения между этими количественными факторами). Для сравнения групп использовались тест Chi-sqsuare, непарный t-тест и односторонний анализ дисперсии с пост-hoc-тестами Tukey, для оценки взаимосвязи между степенью и числом и экспоненциальной регрессией использовалась сплайновая модель с условиями взаимодействия модель была использована для оценки взаимосвязи между масштабом и размером. Статистически значимые различия разделяли три заболевания по степени и количеству (Р <0,001). Число достоверно коррелировало со степенью ХОБЛ (Р <0,001), но не было в LAM и BHDS, когда степень превысила 11,5% и 20,8% соответственно. Размер был достоверно коррелирован со степенью ХОБЛ и ЛАМ (Р <0,001), но не был в BHDS. Процент КТ-изображений с фрактальной характеристикой был выше при ХОБЛ, чем в ЛАМ и BHDS (95,8%, 92,9% и 63,0% соответственно). В заключение наше исследование впервые продемонстрировало различные характеристики распределения размеров кластеров LAA среди ХОБЛ, ЛАМ и BHDS и показало, что этот метод полезен для исследования патофизиологии при заболеваниях кистозного легочного заболевания.

Все соответствующие данные содержатся в документе и его файлах вспомогательной информации.

Как эмфизема, так и легочные кисты признаны низкими уровнями затухания (ЛАА) на компьютерной томографии с грудной клеткой (КТ). В последнее время многие группы разработали методы количественного анализа ЛАА на КТ грудной клетки у пациентов с кистозными заболеваниями легких (например, хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ), лимфангиолемиомиоматоз (LAM) и синдром Бирта-Хогг-Дубе (BHDS)}, и они сообщили корреляция между этими количественными и легочными функциями или симптомами [1-3].

В частности, при ХОБЛ, Мишима и др. проанализировали числа и размеры кластеров LAA и обнаружили, что кумулятивное распределение по размерам кластеров LAA следует степенному закону, характеризуемому показателем D [4]. Значения D отражают фрактальную размерность конечной геометрии воздушного пространства и чувствительно обнаруживают разрушение альвеолярной ткани. После этого симуляционный анализ Suki et. и др. и продольное исследование КТ Tanabe et. и др. показали, что фрактальное свойство кластеров LAA на КТ грудной клетки при ХОБЛ объясняется применением модели разрушения механической силы на основе развития эмфиземы [5-7]. Соответственно, анализ распределения по размерам кластеров LAA на КТ грудной клетки считается очень полезным методом для рассмотрения патогенеза и патофизиологии при ХОБЛ.

Насколько нам известно, нет исследования, в котором изучались характеристики распределения по размерам кластеров LAA на КТ грудной клетки при кистозных заболеваниях легких, отличных от ХОБЛ, в которых патогенез легочных кист отчетливо отличается от патологии ХОБЛ. Мы неописуем, что количественные характеристики кластеров LAA, включая фрактальное свойство, были бы совершенно разными по сравнению с кистозными заболеваниями легких и могли бы указывать на их особенности прогрессирования легочных кист. Поэтому целью настоящего исследования является применение этого метода на основе КТ для LAM и BHDS для раскрытия их особенностей прогрессирования легочных кист.

Это ретроспективное исследование было одобрено комитетом по этике больницы Джунтендо (JIRB21-134), и требование о получении информированного согласия было отменено. Это исследование включало последовательных пациентов с ХОБЛ, ЛАМ и BHDS, которые в период с января 2002 года по август 2009 года прошли тонкостенные КТ-сканирования в нашем институте. ХОБЛ был диагностирован в соответствии с критериями, содержащимися в Глобальной инициативе по докладу о работе по обструктивной легочной болезни [8] , ЛАМ был диагностирован из биопсии ткани или характерных клинических картинок (рецидивирующий пневмоторакс и / или хилозный плевральный выпот) и результатов КТ (диффузно рассеянные тонкостенные легочные кисты). Связанный с туберкулезом склероз LAM (TSC-LAM) был диагностирован с помощью установленных клинических критериев [9]. Диагноз BHDS был получен с помощью мутационного анализа гена FLCN [10]. Пациенты, у которых был пневмоторакс или плевральный выпот, были исключены.

При ХОБЛ последовательные 40 пациентов были включены {38 мужчин со средним возрастом 66,7 года (возрастная группа 43-81 лет) и 2 женщины со средним возрастом 74,0 года (возрастный диапазон 73-75)} без исключения пациентов. В ЛАМ, после исключения восьми пациентов с пневмотораксом и шести пациентов с гидротораксом, 52 пациента были окончательно зарегистрированы (все женщины со средним возрастом 36,4 года (возрастная группа 43-81 года)}. У трех пациентов был связанный с туберкулезом склероз LAM (TSC-LAM). В BHDS, после исключения четырех пациентов с пневмотораксом, 18 пациентов были окончательно зарегистрированы (четыре мужчины со средним возрастом 35,3 года (возрастная группа 33-38 лет) и 14 женщин со средним возрастом 45,6 года (возрастная группа, 26 лет -80)}.

Все пациенты подвергались тонкостенной КТ с 8-детекторным CT-сканером или 64-детекторным CT-сканером (Aquilion 8 или Aquilion 64, Toshiba Medical, Токио, Япония) с толщиной ломтика 2 мм и параметрами сканирования 120 кВp, 150 мАс и поле зрения 320 мм. Контрастные носители не использовались. Во время сканирования пациенты задерживали дыхание после глубокого вдохновения в положении лежа на спине. Каждое изображение КТ состояло из матрицы 512 × 512 числовых данных (номера CT) в единицах Хаунсфилда (HU), восстановленных с использованием алгоритма легкого (FC83). Площадь 1 пикселя составляет 0,39 мм2.

Были проанализированы три среза от каждого пациента: верхний срез, взятый на 1 см выше верхнего края дуги аорты; средний срез, взятый на 1 см ниже киля; а нижний срез занимает 1 см над верхней частью диафрагмы. Кажется, что каждая легочная зона имеет разную степень прогрессирования заболевания, поэтому все полученные значения из каждого легкого среза использовались для оценки как независимое значение, представляющее состояние болезни (т. Е. Три данных были получены от одного пациента).

Процент LAA (LAA%) рассчитывался автоматически в соответствии с ранее описанным методом (1,4). Мы определили легочные поля как области с КТ-цифрами меньше -200 HU, тогда как уровень отсечения между LAA и нормальной плотностью легких составлял -960 HU (рис. 1) [11]. Количество и средний размер кластеров LAA были количественно оценены в автоклассе (LAA_n и LAA_s, соответственно).

Исходное изображение КТ нижнего легочного поля и то же изображение, что и в исходном изображении, но индивидуальный кластер, содержащий непрерывный ЛАА, показан контрастными цветами у типичного пациента с ХОБЛ (А и В), ЛАМ (С и D) и BHDS ( E и F). Левое поле было идентифицировано из остальной части изображения, и люминесцентные каналы были исключены. В ХОБЛ ЛАА также существует в, казалось бы, нормальной области, и смежные области LAA (цветная область) сливаются и становятся большими. С другой стороны, в LAM и BHDS ЛАА мало в кажущихся нормальными областями, и смежные области LAA (цветная область) кажутся независимыми.

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA: низкие зоны затухания; ЛАМ: лимфангиолемиомиоматоз.

Фракталы — это автомодельные структуры, характеризующиеся степенными функциями и нецелыми размерами (фрактальная размерность) (PNAS Sato). Чтобы оценить фрактальные свойства распределений размеров LAA, сначала были построены кумулятивные частотные распределения LAA_s в каждом изображении CT с логарифмическим масштабом (логарифмический график). На рис. 2 показано, что кумулятивные частотные распределения LAA_s уменьшаются на логарифмических графиках. Склоны сюжетов варьируются между субъектами и как функция LAA%. Затем были созданы функции степенного закона для соответствия наклонам графиков: Y = K * X-D (Y, кумулятивное распределение частот, X, LAA_s). Значения коэффициента определения (r2) были взяты, чтобы указать на добротность функций степенного закона [4], и он был определен как имеющий фрактальное свойство с значением r2 0,9 или более.

У пациентов с ХОБЛ (А) пять анализируемых лёгких ломтиков имели значения LAA% 2,2 (●), 5,0 (〇), 15,2 (▲), 28,0 (Δ) и 42,1 (◆). В этих пяти срезах r2 имеет значение 0,96, 0,98, 0,99, 0,98 и 0,99 соответственно. Соответствующие значения D составляют 0,97, 1,12, 0,98, 0,96 и 0,83 соответственно. У субъектов с LAM (B) пять анализируемых лёгких фрагментов имели значения LAA% 2,0 (●), 6,7 (〇), 16,7 (▲), 26,9 (Δ) и 40,9 (◆). В этих пяти срезах r2 имеет значение 0,96, 0,93, 0,98, 0,95 и 0,89 соответственно. Соответствующие значения D составляют 1,24, 1,34, 1,27, 1,11 и 1,11 соответственно. У субъектов с BHDS (C) пять анализируемых лёгких ломтиков имели значения LAA% 2,0 (●), 5,7 (〇), 15,9 (▲), 24,6 (Δ) и 40,2 (◆). В этих пяти срезах r2 имеет значение 0,72, 0,84, 0,97, 0,99 и 1,0 соответственно. Соответствующие значения D составляют 0,74, 0,78, 0,76, 1,30 и 0,97 соответственно.

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA: низкие зоны затухания; LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; ЛАМ: лимфангиолемиомиоматоз.

Были изучены различия между тремя заболеваниями, касающимися количественных характеристик кластеров LAA, характеристик взаимоотношений между LAA% и LAA_n или LAA_s, и фрактального свойства (r2). Связь между LAA_n и LAA% была смоделирована методами регрессии с использованием сплайновой модели с условиями взаимодействия [12]. Во-первых, LAA_n был установлен на объективную переменную, и LAA% и группа заболеваний (то есть LAM, BHDS или COPD) были установлены для объяснения переменных. Затем количество и местоположение узлов определялось объективно, и информационный критерий Акаики (АИК) использовался для оценки добротности модельной пригодности. Таким образом, четыре узла были сделаны по 20, 40, 60 и 80 процентилям LAA%, а пять интервалов LAA% были сделаны следующим образом; LAA% от 0% до 4,2% (интервал I), 4,2 и 11,5% (интервал II), 11,5% и 20,8% (интервал III), 20,8% и 34,2% (интервал IV) и LAA% от 34,2% или более (интервал V).

Для количественных переменных использовался критерий Хи-квадрат, а для количественных переменных для сравнения групп использовались односторонние анализы дисперсии с пост-hoc-тестами Tukey. Непарный t-тест использовался для сравнения двух групп. Все статистические анализы были выполнены с использованием программного обеспечения SPSS (версия 16.0, SPSS Inc., Чикаго). Данные выражали как среднее ± SD, а значения р <0,05 считались статистически значимыми.

Характеристики пациентов представлены в таблице 1. Имеются статистически значимые различия между тремя группами по соотношению полов, возрасту, росту и истории курения.

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; ЛАМ: лимфангиолемиомиоматоз.

Значения выражаются как средства ± SD, где это применимо.


p <0,001 по сравнению с ХОБЛ.


p <0,01 по сравнению с LAM.

Результаты количественного анализа кластеров LAA (LAA%, LAA_n и LAA_s) показаны в таблице 2. Значительные различия разделяли три группы в LAA% и LAA_n. Среди трех заболеваний BHDS имел наименьшее значение в LAA% и LAA_s, тогда как ХОБЛ имела наивысшую ценность в LAA%, LAA_n и LAA_s в верхнем легочном поле. На фиг. 3 показана зависимость между LAA_n и LAA%, смоделированной с помощью методов регрессии, с использованием сплайновой модели в каждом заболевании. При ХОБЛ LAA_n увеличивался один раз, а затем уменьшался с увеличением LAA%. За все промежутки времени отношения LAA_n-LAA% были статистически значимыми. В LAM LAA_n увеличивался с увеличением LAA% от 0% до 11,5%, а затем соотношение LAA_n-LAA% не было статистически значимым. В BHDS LAA_n увеличилось с увеличением LAA% от 0% до 20,8%, а затем соотношение LAA_n-LAA% не было статистически значимым, потому что только у трех изображений был LAA% выше 20,8%. В таблице 3 показан оценочный наклон корреляции между LAA_n и LAA% в каждом интервале LAA% от линейной регрессии с использованием сплайновых моделей. Сравнение LAA_n между пятью интервалами LAA в каждом заболевании (рис. 4) может подтвердить тенденцию к отношениям LAA_n-LAA%, показанным на рис. 3.

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA: низкие зоны затухания; LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; LAA_n: количество кластеров LAA; LAA_s: средний размер кластера LAA; ЛАМ: лимфангиолемиомиоматоз

Значения выражаются как средства ± SD, где это применимо.

† p <0,05 по сравнению с ХОБЛ.

†† p <0.01 по сравнению с ХОБЛ.

‡ p <0,001 по сравнению с ХОБЛ.

** p <0,05 по сравнению с LAM.

§ p <0,01 по сравнению с LAM.

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями ослабления

Твердая и пунктирная линия показывает, что корреляция является статистически значимой и несущественной с линейной регрессией с сплайн-моделями, соответственно. A: В COPD, LAA_n увеличилось один раз и впоследствии уменьшалось с увеличением LAA%. За все промежутки времени отношения LAA_n-LAA% были статистически значимыми. B: В LAM LAA_n увеличивалось с увеличением LAA% от 0% до 11,5%, а затем соотношение LAA% — LAA_n не было статистически значимым. C: В BHDS LAA_n увеличивалась с увеличением LAA% от 0% до 20,8%, а затем соотношение LAA_n-LAA% не было статистически значимым. LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; LAA_n: количество кластеров LAA.

Ответ: В ХОБЛ интервал III был самым высоким, а интервалы I и II были ниже. B: В LAM интервал I был самым низким и статистически значимой разницы между интервалами от II до V. C. В BHDS интервалы III и IV были выше, чем другие интервалы. Строка через поле указывает на медиану. Нижняя часть коробки находится на 25-м процентиле, а верхняя часть равна 75-му процентилю. Минимальные и максимальные значения показаны с короткими горизонтальными линиями («усы»).

LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; LAA_n: количество кластеров LAA

* p <0,05; † p <0,01.

На рис. 5 показана зависимость между LAA_s и LAA% в каждом заболевании. В COPD и LAM LAA_s могут быть выражены как экспоненциальная функция LAA%, а коэффициент определения был выше при ХОБЛ, чем в LAM (0,9435 и 0,7727 соответственно). В BHDS не было никаких существенных отношений между LAA_s и LAA%. Сравнение LAA_s между пятью интервалами LAA в каждом заболевании (рис. 6) может подтвердить тенденцию к отношениям LAA_s-LAA%, показанным на рис. 5. Наконец, на основе предыдущего отчета [3] мы классифицировали размер кластера LAA на три группы: малые (<10 пикселей = 3,9 мм2), средние (10 - 100 пикселей = 3,9-39 мм2) и большие (> 100 пикселей = 39 мм2), и рассчитали процент каждого размера LAU_n с размерами всего LAA_n каждого изображения CT. В LAM увеличение среднего значения LAA_n выделяется больше, чем другие заболевания (дополнительные дополнительные сигналы S1 и S2 онлайн).

A и B: при COPD и LAM LAA_s экспоненциально увеличивались с LAA%. C: В BHDS LAA_s не коррелирует с LAA%.

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; LAA_s: средний размер кластера LAA; ЛАМ: лимфангиолемиомиоматоз.

Ответ: В ХОБЛ интервал V был самым высоким и статистически значимой разницы между интервалами I-IV не было. B: В LAM интервалы I и II были ниже, а затем LAA_s увеличивались шаг за шагом от интервалов III до V. C: В BHDS интервал III был немного выше II, и между другими интервалами не было существенной разницы. Строка в поле указывает медианную. Нижняя часть коробки находится на 25-м процентиле, а верхняя часть равна 75-му процентилю. Минимальные и максимальные значения показаны с короткими горизонтальными линиями («усы»).

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; LAA_s: средний размер кластера LAA; ЛАМ: лимфангиолемиомиоматоз

* p <0,05, † p <0,01.

На рис. 2 показана логарифмическая диаграмма репрезентативных кумулятивных частотных распределений размера кластеров LAA при каждом заболевании. В ХОБЛ кумулятивное распределение частот может быть значительно описано степенным законом размера кластеров LAA по сравнению с LAM и BHDS. Средние значения коэффициента определения (r2) в ХОБЛ, LAM и BHDS составляли 0,975, 0,944 и 0,912 соответственно. Значение r2 при ХОБЛ было значительно выше, чем в LAM и BHDS (p <0,001), а значение r2 в LAM было выше, чем в BHDS (p <0,001). На рис. 7 показаны сопоставления значения r2 между пятью интервалами LAA в каждом заболевании. В ХОБЛ интервал I был ниже II, III и IV и статистически значимой разницы между интервалом от II до V. Среднее значение r2 каждого интервала LAA% было выше 0,96. В LAM интервал IV был ниже интервалов I и II, а значение r2, по-видимому, постепенно уменьшалось от интервала I до IV. В BHDS не было статистически значимой разницы между всеми интервалами, однако значение r2, по-видимому, возрастало шаг за шагом от интервала I до V. Процентные значения изображений КТ с фрактальным свойством (определяемым как значение r2 более 0,9) являются 95,8%, 92,9% и 63,0% при ХОБЛ, ЛАМ и БХДС соответственно.

A: В ХОБЛ интервал I был ниже II, III и IV, и статистически значимой разницы между интервалами II и V. не было: B. В LAM интервал IV был ниже интервалов I и II. Значение r2, казалось, постепенно уменьшалось с интервалов I-IV. C. В BHDS не было статистически значимой разницы между всеми интервалами, однако значение r2, по-видимому, постепенно увеличивалось с интервалов I до V. Линия в поле указывает на медиану. Нижняя часть коробки находится на 25-м процентиле, а верхняя часть равна 75-му процентилю. Минимальные и максимальные значения показаны с короткими горизонтальными линиями («усы»). Горизонтальная линия при r2 = 0,90 в каждой панели A-C указывает на определение свойства фрактала. Цифры выше интервалов на каждой панели показывают процент изображений КТ с фрактальной проти.

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; ЛАМ: лимфангиолеиомиоматоз; r2: значения коэффициента определения, которые указывают на добротность соответствия степенного закона

* p <0,05, † p <0,01.

Наше исследование продемонстрировало различные характеристики распределения по размерам кластеров LAA среди ХОБЛ, ЛАМ и BHDS.

При ХОБЛ эмфизема, как полагают, является результатом хронического воспаления, сопровождаемого повышенной гибелью клеток альвеолярной стенки и / или разрушением работы альвеолярной стенки [13,14]. Предыдущее исследование оценивало кумулятивные распределения размеров кластеров LAA на КТ грудной клетки и сообщало, что эмфизематовое легкое обладает фрактальным свойством независимо от значения LAA% [4]. Также у наших пациентов с ХОБЛ большинство изображений КТ (95,8%) имели фрактальное свойство независимо от значения LAA%. Понятно, что оба отношения LAA_n-LAA% и LAA_s-LAA% были такими же, как и предыдущие отчеты (1). Считается, что это явление связано с процессом развития эмфиземы, который объясняется применением «модели упругой пружинной сети» или «модели разрушения на основе механической силы» [4,6-7]. Эти модели означают, что разрыв альвеолярной стенки не является однородным в легких и может быть более серьезным в локальных регионах относительно развитой эмфиземы.

LAM считается неопластическим расстройством, а метастатические поражения легких вызывают дисбаланс протеазы и антипротеазы в местной среде, что приводит к деградации матриц соединительной ткани и образованию кисты [15-17]. Этот предполагаемый механизм аналогичен одному из механизмов эмфиземы, но существенная разница в обоих заболеваниях — его протяженность в паренхиме. Дисбаланс протеазы-антипротеазы диффундирует в ХОБЛ с различной интенсивностью, тогда как дисбаланс, вероятно, будет ограничен участками инфильтрации клеток ЛАМ. Более того, инфильтрация клеток LAM дистальных дыхательных путей, которая приводит к сужению дыхательных путей и улавливанию воздуха, также может играть роль в образовании кисты [18]. У наших пациентов с ЛАМ характеристики отношений LAA_n-LAA% сильно отличаются от характеристик ХОБЛ. Более того, процент КТ-изображений с фрактальной характеристикой ниже, чем у ХОБЛ (92,9% в ЛАМ и 95,8% при ХОБЛ), и имеет тенденцию к уменьшению при увеличении ЛАА (рис. 7). Эти результаты можно объяснить тем, что кластеры LAA среднего размера увеличиваются по мере увеличения LAA%. Из этих анализов кажется, что «модель разрушения на основе механических сил» не может полностью объяснить путь прогрессирования легочных кист в ЛАМ. Помимо легочных кист, клетки LAM вызывают гиперплазию лимфатического сосуда и лимфатическую непроходимость, приводящую к легочной лимфедеме, а также включают легочные сосуды, приводящие к легочному кровоизлиянию [17, 19-21]. Эти патологические изменения могут играть ключевую роль в предотвращении расширения и слияния кист.

BHDS является редким аутосомно-доминантным наследственным генодерматозом, и недавно был идентифицирован ген FLCN, расположенный в хромосоме 17p11.2, [22-24]. Механизм прогрессирования легочных кист в BHDS остается неясным, но было представлено несколько гипотез. Graham et al. постулировал, что фолликулин может играть роль в росте легких [25]. Painter et al. сообщили, что легочные кисты могут развиваться из-за воспаления, вызванного макрофагами или фибробластами, в которых сильно экспрессируется фолликулиновая мРНК [26]. Недавно Фуруя и др. сообщили, что дисрегуляция пути mTOR может индуцировать образование кисты путем пролиферации клеток альвеолярного типа II (ATII) [27], тогда как Kumasaka et al. постулировал, что мутация FLCN может привести к аномалиям на перегородке с альвеолярно-септальной перегородкой с небольшим количеством воспалительных изменений [28]. И совсем недавно Гончарова и др. сообщили, что легочные кисты в BHDS могут быть следствием основного дефекта выживаемости ATII, связанного с регулированием FLCN оси E-cadherin-LKB1-AMPK [29]. У наших пациентов с BHDS оба соотношения LAA_n-LAA% и LAA_s-LAA% сильно отличались от отношений в ХОБЛ и ЛАМ. Процент КТ-изображений с фрактальной характеристикой очень низок (63,0%) и имеет тенденцию к увеличению по мере увеличения LAA%. Эти результаты могут быть объяснены тем фактом, что кластеры LAA большого размера уже существуют в КТ-изображениях с низким LAA%, а количество кластеров LAA малого и среднего размера увеличивается по мере увеличения LAA%. Эти анализы показывают, что механизм прогрессирования легочных кист в BHDS имеет совершенно иные характеристики по сравнению с механизмами ХОБЛ и ЛАМ. Поэтому гипотезы Грэма, Кумасаки и Гончаровой могут соответствовать результатам нашего анализа изображений.

Наше исследование может иметь несколько ограничений. Во-первых, это ретроспективное исследование, и число пациентов с включенным BHDS относительно невелико. Во-вторых, это кросс-секционное исследование. У пациентов с BHDS сообщалось, что не было достоверной корреляции между легочной функцией и LAA% (3), а LAA% не может представлять тяжести заболевания и / или активности. Поэтому необходим продольный анализ.

В заключение наше исследование впервые продемонстрировало различные характеристики распределения по размерам кластеров LAA среди ХОБЛ, ЛАМ и BHDS. Эти результаты, по-видимому, представляют собой различие в механизме прогрессирования легочных кист, и для подтверждения необходимо провести продольное исследование. Наше исследование показывает, что количественный анализ кластеров LAA на изображениях КТ полезен для исследования патофизиологии при кистозных заболеваниях легких.

LAA_n% означает отношение (%) каждого размера LAU_n размера (то есть малой (●), средней (○) и большой (▲)} ко всей LAA_n изображения КТ. В LAM увеличение среды LAA_n% выделяется больше, чем другие заболевания.

BHDS: синдром Birt-Hogg-Dubé; ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; LAA_n: количество кластеров LAA; ЛАМ: лимфангиолемиомиоматоз.

(TIF)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

LAM значительно выше ХОБЛ в интервале от II до V. Значения стандартного отклонения показаны с короткими горизонтальными линиями.

ХОБЛ: хроническая обструктивная болезнь легких; LAA%: процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания; LAA_n: количество кластеров LAA; LAA_n%: отношение (%) каждого размера-калиброванного LAA_n (т. Е. Малого (●), среднего (○) и большого (▲)} ко всему LAA_n изображения CT; ЛАМ: лимфангиолемиомиоматоз

* п < 0.01.

(TIF)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Синдром Бирта-Хогг-Дубе

хроническое обструктивное заболевание легких

низкие зоны ослабления

процент легочного поля, занятого низкими уровнями затухания

количество кластера LAA

средний размер кластера LAA

лимфангиолейомиоматоз

Комментариев нет.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *