Предклинический набор данных печеночной визуализации КТ и МРТ с анатомическими, функциональными и сегментационными данными

Почему это важно для заболеваний печени и медицинской визуализации

Хронические заболевания печени — такие как стеатоз, фиброз и рак печени — растут во всем мире, однако многие подробные исследовательские данные, которые могли бы ускорить появление новых диагностических средств и методов лечения, остаются в отдельных лабораториях. В этой статье представлен редкий ресурс: большая открытая коллекция КТ- и МРТ‑сканов мышей с различными заболеваниями печени, а также точные контуры органов и подробные метаданные. Доступность этих данных преследует цель ускорить исследования в области визуализации, улучшить компьютерные инструменты для анализа снимков и, в конечном счете, поддержать менее инвазивные способы мониторинга состояния печени.

Общая библиотека изображений больных и здоровых печеней

В центре работы — отобранный предклинический набор изображений, сфокусированный на хронических заболеваниях печени у мышей. Он объединяет 222 трёхмерных КТ- и МРТ‑скана, охватывающих несколько распространённых состояний: рак печени (гепатоцеллюлярная карцинома), жировая и воспалённая печень (метаболически ассоциированный стеатогепатит, MASH) и фиброз печени, а также сканы здоровых животных. В отличие от многих существующих ресурсов по иммиджингу мышей, ориентированных на здоровые органы или один метод исследования, эта коллекция подчёркивает патологические изменения печени и собирает разные типы сканов в одном месте. Многие сканы сопровождаются вручную выполненными контурами органов, известными как сегментации, которые важны для обучения и тестирования алгоритмов.

Несколько типов сканов для отражения структуры и функции

Набор данных сформирован из пяти отдельных исследований на животных, которые были объединены, чтобы отразить широкий спектр повреждений печени и подходов к визуализации. В одном из исследований у мышей развивался рак печени на фоне хронического повреждения, и высокопольная МРТ выполнялась неоднократно в течение недель, чтобы проследить появление и рост опухолей. Другое исследование использовало «мультипараметрическую» МРТ: каждая мышь проходила несколько видов сканирования — одни подчёркивали анатомию, другие измеряли диффузию воды в ткани, ещё одни отслеживали перемещение введённых контрастных веществ по печени. Эти разные измерения дают информацию о ключевых характеристиках, таких как рубцевание, содержание жира, функция печёночных клеток, повреждение тканей и активность иммунных клеток.

КТ‑сканы для картирования жировой массы, объёма печени и генетики

В дополнение к МРТ авторы включили несколько исследований на основе КТ. В одном из них мышей кормили по западному типу, с высоким содержанием жира, с добавлением или без овсяного бета‑глюкана — пищевого волокна, которое, как предполагается, защищает печень. Сканирование всего тела с помощью КТ использовали для измерения объёма печени и распределения жировой ткани, а печени вручную очерчивали для точной оценки объёма. Второе исследование на КТ изучало мышей с дефицитом функционального гена ICAM‑1, участвующего во воспалении, чтобы выяснить, как эта генетическая особенность влияет на распределение жира и размер печени при диете с высоким содержанием жира. В обоих КТ‑исследованиях жировая ткань, печень и другие структуры были сегментированы, чтобы исследователи могли прямо анализировать, как диета и гены формируют размер органов и состав тела.

Совместное использование КТ и МРТ у одних и тех же животных

Ещё одна часть набора данных посвящена здоровым нюд‑мышам, которых сканировали и на КТ, и на МРТ в одном держателе для сканирования. Цель заключалась в получении перекрывающихся изображений одной и той же анатомии, чтобы снимки двух технологий можно было точно совмещать. Животных сначала сканировали всем телом на КТ, затем использовали специальную МРТ‑последовательность, разделяющую сигналы воды и жира. Многие органы — включая печень, лёгкие, сердце, почки, селезёнку, желудок, кишечник, мозг и спинной мозг — были сегментированы в КТ, МРТ или в обеих модальностях. Такие парные сканы ценны для задач, например, построения карт ослабления для ПЭТ‑МР установок и тестирования методов регистрации изображений, выравнивающих разные модальности визуализации.

Богатые метаданные для повторного использования и воспроизводимости

Помимо самих изображений, авторы вложили значительные усилия в стандартизированные метаданные, чтобы другие могли понять и повторно использовать набор данных. Для каждого животного и скана они фиксируют информацию, такую как штамм мыши, возраст, модель заболевания, модальность визуализации, марка устройства, контрастные вещества и точные настройки сканирования — например поле обзора, размер вокселя и тайминги. Сегментации органов связаны с чёткими определениями того, что означает каждая метка (например, печень, висцеральный жир, мочевой пузырь или позвоночник). Вся эта информация хранится в файлах ISA‑Tab с использованием адаптированного профиля метаданных, а полный пакет размещён на Zenodo как открытые данные. Сканирование предоставлено в стандартных медицинских форматах (DICOM или NIfTI), а сегментации — в широко используемых файлах для сегментации.

Как этот ресурс может ускорить будущие открытия

Для неспециалиста главный вывод таков: работа не представляет новый препарат или диагностический тест, но создаёт основу для множества таких достижений. Публикуя большую, хорошо аннотированную библиотеку КТ‑ и МРТ‑сканов печени у мышей, авторы упрощают исследователям обучение компьютерных моделей для автоматического обведения органов, обнаружения опухолей или прогнозирования прогрессирования заболевания печени — без необходимости подвергать новым животным все перечисленные опыты. Набор данных может служить эталоном для исследований по визуализации, сократить лишнее использование животных и поддержать открытую, воспроизводимую науку. Короче говоря, он превращает годы специализированной работы по визуализации в общий ресурс сообщества для борьбы с хроническими заболеваниями печени.

Цитирование: Schraven, S., Gonzalez, C., Baskaya, F. et al. A preclinical CT and MRI Liver Imaging Dataset with Anatomical, Functional and Segmentation Data. Sci Data 13, 446 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07003-x

Ключевые слова: хроническое заболевание печени, предклиническая визуализация, МРТ, КТ, мышиные модели