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Aug 28, 2023

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Rapports scientifiques volume 13,

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 6384 (2023) Citer cet article

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Les nouvelles thérapies ciblées contre le virus de l'hépatite C (VHC) de la dernière décennie ont résolu la plupart des besoins cliniques de cette maladie. Cependant, malgré les thérapies antivirales entraînant une réponse virologique soutenue (RVS), un défi demeure lorsque le stade de la fibrose hépatique chez certains patients reste inchangé ou même s'aggrave, avec un risque plus élevé de cirrhose, connu sous le nom de groupe irréversible. Dans cette étude, nous avons fourni un nouvel aperçu structurel du collagène au niveau tissulaire dans la prédiction précoce des cas irréversibles via une analyse informatique basée sur l'image avec une cohorte de données appariées (de pré- et post-RVS) après un traitement à base d'antiviraux à action directe (DAA). La microscopie par excitation à deux photons et génération de deuxième harmonique a été utilisée pour imager des biopsies appariées de 57 patients atteints du VHC et une plate-forme de profilage numérique du collagène entièrement automatisée a été développée. Au total, 41 caractéristiques basées sur l'image numérique ont été profilées où quatre caractéristiques clés ont été découvertes comme étant fortement associées à la réversibilité de la fibrose. Les données ont été validées pour leur valeur pronostique en prototypant des modèles prédictifs basés sur deux caractéristiques sélectionnées : le rapport de surface de collagène et la rectitude des fibres de collagène. Nous avons conclu que le modèle d'agrégation du collagène et l'épaisseur du collagène sont de bons indicateurs de la réversibilité de la fibrose hépatique. Ces résultats fournissent les implications potentielles des caractéristiques structurelles du collagène du traitement à base de DAA et ouvrent la voie à une prédiction précoce plus complète de la réversibilité à l'aide d'échantillons de biopsie pré-RVS pour améliorer les interventions médicales et les stratégies thérapeutiques en temps opportun. Nos découvertes sur le traitement à base de DAA contribuent davantage à la compréhension du mécanisme de gouvernance de soulignement et à la base de connaissances de la morphologie structurelle dans laquelle la future solution de prédiction non invasive peut être construite.

Selon l'Organisation mondiale de la santé, environ 58 millions de patients sont infectés par le virus de l'hépatite C (VHC) dans le monde, avec environ 1,5 million de nouvelles infections survenant chaque année. Environ 20 à 30 % de tous les patients infectés par le VHC développeront une fibrose hépatique avancée, ou cirrhose1. La cirrhose est la 4e cause de maladie chronique et entraîne environ 1 million de décès par an2. Outre la décompensation hépatique résultant de la cirrhose, l'autre issue redoutée est le carcinome hépatocellulaire (CHC). Environ 2 à 7 % des patients cirrhotiques développent un CHC chaque année, contre 7/100 000 dans la population en bonne santé.

Les options de traitement traditionnelles du VHC comprennent le peginterféron, la ribavirine et l'harvoni, qui sont associés à la réversion de la fibrose hépatique3. Au cours des dernières années, quelques nouveaux traitements contre le VHC approuvés par la FDA incluent Epclusa® (Sofosbuvir) et OLYSIO® (Simeprevir)4,5,6. Bien que les agents antiviraux à action directe (AAD) rapportent un taux élevé de réponse virologique soutenue (RVS), où le VHC n'est plus détecté dans le plasma sanguin 24 semaines après la fin du traitement antiviral6, environ 30 % des cas ont été signalés où la fibrose ne s'est pas améliorée après la RVS7 que nous classons dans le groupe irréversible illustré à la Fig. 1A. Le processus de la fibrogenèse hépatique est complexe et implique de nombreux acteurs. Les cellules étoilées hépatiques (CSH) sont connues pour avoir un rôle central8,9,10. Le facteur de nécrose tumorale α (TNF-α)11, le facteur de croissance transformant β (TGF-β)12,13,14,15, l'IL-1116,17 et l'OSM18,19 sont quelques-unes des cytokines connues impliquées dans les voies de la fibrogenèse. Les cellules immunitaires, telles que les cellules NK, ont des propriétés antifibrotiques et sont également associées à la réversibilité de la fibrose20. Un travail récent a découvert qu'en plus de l'inflammation et de la réponse immunitaire, l'angiogenèse pourrait également avoir un rôle clé21. Le remodelage du collagène stromal se produit avec un réalignement du collagène dans le parenchyme hépatique22,23,24. Plusieurs études ont montré que la réduction de la cicatrice fibreuse et l'inactivation de l'apoptose des myofibroblastes sont également associées à la régression de la fibrose25,26,27,28. Cependant, bien que les mécanismes susmentionnés aient été explorés, le rôle du remodelage structurel du collagène dans la réversibilité de la fibrose reste absent de la littérature. Les coupes de biopsie sont toujours l'étalon-or pour révéler la morphologie structurelle au niveau des tissus et fournir une immense mine d'informations pour la recherche future. Il y a un débat quant à la nécessité de l'échantillonnage par biopsie compte tenu de la précision des techniques non invasives, tandis que la grande quantité d'informations disponibles à partir des biopsies est indéniablement précieuse pour améliorer encore les futures solutions non invasives.

La prédiction de la réversibilité de la fibrose hépatique induite par le VHC après RVS a une valeur clinique significative. (A) Des biopsies hépatiques de patients VHC ont été prises avant et après la RVS pour que les pathologistes évaluent la réversibilité de la fibrose. Actuellement, nous manquons de caractéristiques pronostiques efficaces qui peuvent stratifier les patients pour les interventions appropriées. (B) Les images de biopsie du foie ont été numérisées à l'aide de techniques TPE et SHG, puis traitées à l'aide d'algorithmes de calcul internes. Les caractéristiques ont été sélectionnées pour prototyper un modèle prédictif permettant de classer les patients. (C) Le modèle prédictif souhaité stratifie les patients comme étant irréversibles ou réversibles, indiquant quels patients peuvent être libérés, retenus pour un suivi non invasif ou inscrits à un essai clinique.

Dans notre étude, une biopsie du foie a été prise à la fois avant et après le traitement pour que le clinicien évalue si le degré de fibrose est diminué ou non après le traitement, comme le montre la Fig. 1A. Afin de prédire la probabilité de réversibilité de la fibrose des patients après la RVS, il est nécessaire de disposer d'une solution quantitative-qualitative combinée pour sélectionner les caractéristiques du collagène afin de les stratifier en clinique pour des interventions médicales optimisées, comme illustré à la Fig. 1B, C . L'absence de caractéristiques prédictives de la réversibilité de la fibrose hépatique induite par le VHC est principalement due aux limitations techniques d'imagerie antérieures. Le remodelage et la quantification du collagène ont toujours été étudiés à l'aide de colorations biochimiques, telles que le Picrosirius Red (PSR) ou le Masson trichrome (MT). Cependant, cette analyse est fortement dépendante du protocole de coloration et des algorithmes de déconvolution des couleurs limitant ainsi leur cohérence. De telles méthodes ont une capacité insuffisante pour identifier les caractéristiques prédictives de la réversibilité de la fibrose hépatique induite par le VHC, et à la place, seul un décompte de la quantité totale de collagène dans les échantillons de tissus est généralement évalué, connu sous le nom de rapport de proportion de collagène (CPR). En tant que telles, les informations structurelles quantitatives des fibres de collagène restent insuffisantes pour une analyse plus approfondie pouvant fournir une valeur prédictive sur les résultats de la réversibilité de la fibrose.

Bien que les informations structurelles du collagène ne soient pas facilement accessibles à l'aide de techniques ou de protocoles d'imagerie traditionnels, il est essentiel de mieux comprendre le mécanisme de la réversibilité de la fibrose hépatique. Les progrès récents des techniques d'imagerie médicale, l'excitation à deux photons (TPE) et le système d'imagerie de génération de deuxième harmonique (SHG), nous permettent d'acquérir et de quantifier plus en détail les structures du collagène. SHG est une technique d'imagerie optique non linéaire quantitative multiphotonique, basée sur le laser, utilisée pour identifier le collagène fibrillaire dans un tissu sans tache, fixé au formol et inclus en paraffine (FFPE). En raison de ses principes physiques, il est très sensible aux modifications des fibrilles de collagène, de la structure des fibres et du remodelage du tissu conjonctif. L'application de cette nouvelle technique d'imagerie dans le diagnostic29,30,31,32,33,34,35,36 et le pronostic37,38 du virus de l'hépatite B (VHB) et du VHC a été rapportée à l'aide de modèles animaux et d'échantillons cliniques humains.

Le développement de nouveaux médicaments antifibrotiques reposera sur une évaluation précise, fiable et quantitative de la fibrose hépatique8,24. Environ huit composés anti-fibrose hépatique différents sont en cours de développement et de validation à divers stades d'essais cliniques ; cependant, il n'existe pas encore de médicaments efficaces approuvés par la FDA pour prévenir la progression de la fibrose hépatique. Après le traitement antiviral efficace du VHC, le prochain besoin essentiel est de prédire les patients atteints de fibrose hépatique réversible ou irréversible pour une surveillance active plus étroite et l'inscription à des essais cliniques en cours appropriés, comme le montre la figure 1C.

Dans cette étude, nous avons identifié des caractéristiques pronostiques quantitatives basées sur l'image et les utilisons pour prédire le risque de réversibilité de la fibrose chez les patients causés par le VHC après la RVS. Nous avons fourni une nouvelle solution informatique pour classer le collagène en deux modes distincts en fonction de l'intensité et de la morphologie du signal SHG de la fibre : le collagène épais agrégé (ATC) et le collagène mince dispersé (DTC) (Fig. 2A, B). La différenciation de l'ATC et du DTC fournit un aperçu unique du remodelage du collagène au cours de la progression de la fibrose hépatique. Avec l'utilisation de techniques d'imagerie TPE et SHG, nous avons également utilisé une plate-forme de profilage numérique du collagène entièrement automatique développée dans une étude précédente39 pour quantifier les structures du collagène en utilisant quatre catégories de caractéristiques : intensité/surface, texture, structure et distribution des fibres. Enfin, nous avons utilisé nos données pour déduire les processus généraux qui pourraient sous-tendre la réversibilité de la fibrose.

Caractéristiques structurelles quantitatives du collagène extraites de l'analyse automatique d'images. (A) Images représentatives TPE (rouge) et SHG (vert), qui spécifient les structures de collagène. Le collagène a deux modèles distincts : le collagène épais agrégé (ATC) et le collagène mince dispersé (DTC). La zone ATC contient des fibres de collagène hautement concentrées et agrégées, comme indiqué par la flèche jaune. Le collagène dans la zone DTC est réparti de manière uniforme et clairsemée, comme indiqué par la flèche blanche. La case bleue indique la zone représentée en parties (C–E). (B) Notre filtre basé sur l'intensité de la morphologie est capable de différencier ces deux types de régions avec succès, comme le montre la flèche jaune et blanche. (C) Le signal de collagène est détecté à l'aide d'un modèle GMM, et leur connectivité est préservée pour une meilleure description structurelle. (D) La squelettisation a été appliquée à l'image binaire du collagène afin d'identifier la ligne centrale du réseau de fibres. (E) Des solutions similaires sont appliquées au canal TPE, et nous extrayons les caractéristiques de TPE en conséquence. (F) Illustration de la longueur des fibres de collagène (CFL). (G) Illustration de l'épaisseur des fibres de collagène (CFT). (H) Détection des points de jonction (points jaunes) pour mesurer la complexité du réseau de collagène.

Un total de 114 images de biopsies appariées pré-RVS et post-RVS ont été recueillies auprès de 57 patients. Sur les 64 participants initiaux, six ont été disqualifiés en raison d'informations incomplètes. Un autre patient a été exclu en raison d'une mutation du génotype du virus et de l'absence de RVS. Des analyses de sang cliniques ont confirmé que tous les autres patients avaient obtenu une RVS et avaient complètement éradiqué le virus. Les 29 hommes et 28 femmes avaient entre 18 et 61 ans (âge moyen 44,27 ± 10,99 ans). Les stades histologiques de fibrose de chaque patient pour les biopsies pré-RVS et post-RVS ont été examinés indépendamment et à l'aveugle par un panel de pathologistes utilisant des lames colorées au trichrome Masson selon le système de notation Ishak40 en parallèle. Dans l'évaluation de la fibrose des échantillons de biopsie, les scores d'Ishak appariés sont présentés (pré-RVS et post-RVS) comme norme de référence. Par la suite, l'état de fibrose de chaque patient a été classé dans les deux groupes suivants : (i) « Réversible » : la fibrose est inversée, le score d'Ishak est diminué ; et (ii) « Irréversible » : le degré de fibrose et le score d'Ishak restent les mêmes ou augmentent.

Selon une évaluation pathologique indépendante et en aveugle du stade de fibrose, 21 patients (13 hommes et 8 femmes) se sont améliorés après la RVS (groupe "Réversible"), et 36 patients (16 hommes et 20 femmes) ont développé une fibrose identique ou aggravée (" groupe "Irréversible").

C'est une simplification excessive traditionnelle de caractériser le remodelage du collagène comme une simple augmentation ou diminution de la teneur totale en collagène. Un nouvel aperçu des différences dans les structures du collagène entre les différentes régions est crucial pour comprendre le mécanisme de la réversibilité de la fibrose hépatique. En raison de la limitation technique, le degré/étendue de l'agrégation du collagène est historiquement absent dans le cadre des études sur la fibrose. Nous avons fourni une nouvelle solution informatique basée sur l'intensité, la texture et la morphologie du signal SHG de la fibre pour classer les compartiments de collagène en deux modes distincts : le collagène épais agrégé (ATC) et le collagène mince dispersé (DTC). Les signaux originaux TPE (canal rouge) et SHG (canal vert) d'une image représentative sont illustrés à la Fig. 2A. La zone ATC est la région contenant des fibres de collagène hautement concentrées et agrégées indiquées par la flèche jaune sur la figure 2A. Notre solution de classification est capable de distinguer la zone ATC avec succès, comme le montre la flèche jaune sur la figure 2B. De l'autre côté de l'image, le collagène est uniformément et peu réparti dans la zone DTC, qui est mise en évidence par la flèche blanche sur la Fig. 2A,B.

Les caractéristiques extraites d'un plus petit morceau de tissu dans le carré bleu de la Fig. 2A sont amplifiées et illustrées sur les Fig. 2C – E. Sur la base du modèle de mélange gaussien à deux modes (GMM), nous détectons la zone occupée par les collagènes et préservons leur connectivité illustrée à la figure 2C. Le rapport de surface de collagène (CAR) a été mesuré sur la base du rapport des régions rouges et bleues dans la zone de l'image binaire du collagène (zone ATC et zones DTC, respectivement, Fig. 2B) à la zone totale de collagène (ATC CAR et DTC CAR , respectivement). Comparé aux zones DTC, le collagène occupe souvent proportionnellement plus de surface dans les zones ATC, où le collagène est plus agrégé et plus dense. Selon nos données, ATC CAR est souvent > 80 % tandis que DTC CAR est généralement < 20 %.

Dans le VHC chronique, le processus de fibrose est basé sur le portail. Cela commence par une fibrose portale, une fibrose périportale, des septa de pontage entre les régions porte-porte, porte-centrale et centrale-centrale et, finalement, la cirrhose. Les voies portales avec leur collagène natif d'origine sont incorporées dans la plupart ou au moins de nombreuses zones ATC. La squelettisation a été appliquée à l'image binaire du collagène afin d'identifier la ligne centrale du réseau de fibres, comme le montre la ligne continue rouge sur la figure 2D. Une approche similaire est également appliquée au canal TPE, et les résultats sont présentés sur la figure 2E. Les caractéristiques structurelles, telles que la longueur de la fibre de collagène (CFL) illustrée sur la figure 2F et l'épaisseur de la fibre de collagène (CFT) sur la figure 2G, ont été calculées en conséquence. Les points de jonction du réseau de collagène ont ensuite été identifiés comme les points jaunes sur la figure 2H. La densité des points de jonction quantifie la complexité des réseaux collagènes ou tissulaires. Sup. Le tableau 1 fournit une liste non exhaustive des principales caractéristiques que nous avons extraites avec leurs définitions. Semblable à ATC CAR et DTC CAR, toutes les autres caractéristiques extraites sont calculées séparément dans la zone ATC et la zone DTC. Par exemple, CFL aura ATC CFL et DTC CFL.

Nous avons effectué des analyses univariées pour la sélection des caractéristiques basées sur l'évaluation du test t afin d'évaluer la valeur pronostique de chaque caractéristique individuelle du collagène pour la réversibilité de la fibrose du VHC. Le rapport de surface ATC est une mesure permettant de quantifier la quantité relative de tissu donné occupée par le collagène agrégé, défini comme le rapport entre la surface de la région rouge sur la figure 2B et la surface totale du tissu (la combinaison des régions rouges et bleues) . Le rapport de surface ATC est distinct de la CAR ATC puisque la zone ATC n'est généralement pas entièrement occupée par les compartiments de collagène, tandis que la CAR ATC est mesurée uniquement dans les zones de collagène.

Nos données montrent que le rapport de surface ATC n'a presque aucune corrélation avec les scores d'Ishak pour les biopsies pré-RVS et post-RVS dans le groupe réversible étant donné R = 0,152 et R = 0,133, respectivement dans Supp. Fig. 1A, C. Cependant, pour le groupe irréversible, il existe une corrélation plus forte entre le rapport de surface ATC et les scores d'Ishak des biopsies pré-RVS et post-RVS étant donné R = 0,688 et R = 0,477, respectivement Supp. Figure 1B,D. Cela indique que l'agrégation du collagène joue un rôle clé dans la réversibilité de la fibrose. Bien que les cas réversibles et irréversibles ne démontrent pas la signification statistique du rapport de surface ATC avant RVS, le rapport de surface ATC présente une différence statistiquement significative entre les deux groupes de patients après RVS (Fig. 3A). Ce résultat indique que la RVS réduira le rapport de surface ATC des cas réversibles et irréversibles, mais de manière plus significative dans le groupe réversible, soutenant l'idée que l'agrégation de collagène est l'un des facteurs clés qui affectent la réversibilité de la fibrose.

Évaluation des caractéristiques structurelles quantitatives du collagène extrait entre les groupes de patients réversibles et irréversibles. (A) La signification statistique n'est pas montrée dans le rapport de surface ATC des groupes réversibles et irréversibles avant le traitement SVR. Après le traitement SVR, le rapport de surface ATC des deux groupes a diminué et une différence significative est observée. (B) Quatre caractéristiques sélectionnées avec une signification statistique, nommées ATC CAR, ATC CFT, ATC TRI et DTC CFS, entre les groupes de patients réversibles (ligne verte) et irréversibles (ligne rouge) avant le traitement SVR. (C) Les profils définis par ces quatre caractéristiques données du traitement post-RVS des groupes réversibles (ligne verte) et irréversibles (ligne rouge).

Ensuite, nous avons analysé les caractéristiques structurelles quantitatives extraites des régions ATC et DTC. Quatre caractéristiques (ATC CAR, ATC CFT, ATC TRI et DTC CFS) ont démontré des différences significatives associées à la réversibilité de la fibrose du VHC (Fig. 3B). Comme le montre la figure, le rapport de surface de collagène (CAR) est l'une des caractéristiques fondamentales mesurant l'abondance de collagène dans le tissu hépatique. D'un point de vue pratique, la fibrose agrégée basée sur le portique avec formation de septa est le schéma caractéristique de la fibrose dans les foies chroniques du VHC ; il fallait donc s'attendre à une modification de la CAR ATC. Cependant, la fibrose périsinusoïdale et dispersée n'est généralement pas un problème dans les cas de VHC, contrairement aux cas de NAFLD/NASH ; par conséquent, aucun changement significatif du DTC n'était prévu. En effet, ATC CAR a montré une différence significative entre les cas réversibles et irréversibles (p = 0,006) (Fig. 3B), contrairement à DTC CAR (données non présentées). Les valeurs ATC CAR sont corrélées avec les scores d'Ishak pour les cas réversibles (R = 0,509) et irréversibles (R = 0,654) avant la RVS (Supp. Fig. 2A,B), tandis que le coefficient de corrélation diminue pour les groupes réversibles et irréversibles après -SVR (Supp. Fig. 2C,D). Cela indique que l'ATC CAR a une valeur prédictive dans le pronostic de la réversibilité de la fibrose hépatique entre les deux groupes de patients. Le risque d'irréversibilité est plus élevé lorsqu'un patient a plus de collagène en mode agrégé, c'est-à-dire que l'ATC CAR est plus élevé.

Dans les régions ATC, l'épaisseur des fibres de collagène (ATC CFT), une mesure de la circonférence de chaque fibre de collagène, est également plus élevée dans les cas irréversibles que réversibles (Fig. 3B) (p = 0,036). Ce résultat est cohérent avec le CAR ATC plus élevé trouvé dans les cas irréversibles ; il est intuitif que si la fibre de collagène est plus épaisse, elle a tendance à occuper plus de surface. Nous n'avons pas observé de différence significative entre les deux groupes en DTC CAR ; cependant, nous avons remarqué que les fibres de collagène en mode DTC sont plus droites, c'est-à-dire que la rectitude des fibres de collagène DTC (DTC CFS) est plus élevée, dans le groupe VHC irréversible par rapport au groupe réversible (Fig. 3B) (p = 0, 050). En général, une fibre de collagène plus épaisse dans la région ATC et un collagène plus droit dans le DTC suggèrent une moindre probabilité de réversibilité de la fibrose. Cette différence structurelle dans ces différents modes de collagène implique que le tassement des fibres est différent dans les cas réversibles et irréversibles.

Une caractéristique significative extraite du canal TPE entre les deux groupes est représentée sur la figure 3B. Dans la zone ATC, nous avons constaté que l'indice tissulaire réticulaire (ATC TRI), une mesure de la complexité structurelle des tissus, est significativement plus élevé dans les échantillons du groupe irréversible, ce qui suggère que les structures tissulaires forment un réseau plus complexe dans ce groupe. L'augmentation du CAR ATC est associée à un TRI ATC plus élevé, bien que le mécanisme ne soit pas clair à ce stade. Nous avons ensuite exploré le changement de ces quatre caractéristiques après SVR (Fig. 3C). Après SVR, ATC TRI et DTC CFS perdent leur signification ; cependant, la différence entre ATC CAR et ATC CFT est dramatisée, c'est-à-dire que la valeur p a encore diminué. Par exemple, la valeur p de l'ATC CAR est passée de p = 0,006 à p = 0,001. Nous concluons que les groupes réversibles et irréversibles ont une différence significative avant la RVS (Fig. 3B) et que leurs réponses dans la structure du collagène après la RVS sont également distinctes (Fig. 3C).

Pour mieux comprendre les changements relatifs entre les deux groupes de patients pré-RVS et post-RVS, nous présentons une comparaison de nos données à la Fig. 4. Bien qu'il existe certaines différences structurelles pour le groupe réversible, les différences ne sont pas statistiquement significatives, sauf pour VOITURE ATC (Fig. 4A). Les petites différences dans les quatre caractéristiques pré-RVS et post-RVS indiquent que la fibrose du groupe réversible est légèrement améliorée et ne s'aggrave pas. Les résultats du groupe irréversible pré-RVS et post-RVS sont présentés sur la Fig. 4B. La circonférence de la fibre telle que mesurée par l'ATC CFT montre une tendance claire à l'augmentation post-SVR avec une signification claire. Une autre caractéristique importante pour le groupe irréversible est la complexité structurelle telle que mesurée par le TRI ATC. La diminution de l'ATC TRI pourrait être associée à l'augmentation de l'ATC CFT car une plus grande surface est occupée par le collagène, ce qui peut entraîner un réseau plus simple du tissu cellulaire, ou vice versa. Cependant, nous n'avons pas observé le même résultat dans le groupe réversible (Fig. 4A). Une enquête plus approfondie est nécessaire pour établir les mécanismes physiologiques derrière la diminution de l'ATC TRI et l'augmentation de l'ATC CFT pour le groupe irréversible.

Les changements relatifs des caractéristiques du collagène dans les groupes de patients réversibles et irréversibles pré-RVS et post-RVS. (A) Les caractéristiques du patient réversible ont été légèrement améliorées, c'est-à-dire qu'elles sont passées de la ligne bleue (pré-RVS) à la ligne jaune (post-RVS), en particulier pour l'ATC CAR, ce qui montre une signification statistique. (B) Le profil du groupe irréversible est sensiblement différent de celui du groupe réversible. L'ATC CFT a augmenté et l'ATC TRI a diminué après la RVS avec une signification statistique. La diminution de l'ATC TRI est potentiellement associée à l'augmentation de l'ATC CFT puisque la plus grande surface occupée par le collagène pourrait conduire à un réseau plus simple du tissu cellulaire. (C) Les différences absolues du profil des groupes réversibles (ligne verte) et irréversibles (ligne rouge) avant et après SVR. (D) Les différences relatives en pourcentage du profil des groupes réversibles (ligne verte) et irréversibles (ligne rouge) avant et après SVR.

Les différences absolues et les changements relatifs en pourcentage de ces quatre caractéristiques pré-SVR et post-SVR sont présentés dans les Fig. 4C, D. En général, pour le groupe réversible, les quatre caractéristiques restent les mêmes ou sont légèrement améliorées, comme le montre la ligne verte sur la Fig. 4C, D, par rapport à leurs valeurs de base (ligne noire), tandis que pour le groupe irréversible, l'ATC CFT a clairement augmenté, ce qui peut être associé au mécanisme inconnu de la réversibilité de la fibrose.

Sur la base de notre cohorte de patients et de l'analyse structurelle du collagène, les quatre caractéristiques structurelles quantitatives du collagène basées sur l'image ci-dessus montrent une valeur pronostique prometteuse de la réversibilité de la fibrose hépatique induite par le VHC. Il est essentiel de comprendre la dépendance des caractéristiques et de construire un modèle prédictif optimisé. Dans la zone ATC, il existe deux caractéristiques importantes : le rapport de surface de collagène (ATC CAR) et l'épaisseur des fibres de collagène (ATC CFT). En général, des ATC CAR et ATC CFT plus élevés indiquent un risque plus élevé d'irréversibilité même après SVR. Cependant, ATC CAR et ATC CFT ne sont pas complètement indépendants. Comme indiqué dans Supp. Fig. 3A, la relation linéaire entre ces deux caractéristiques montre une forte corrélation comme indiqué par la ligne pointillée noire. L'augmentation de l'ATC CFT post-SVR révèle que les fibres de collagène sont devenues plus épaisses dans le groupe irréversible, alors que l'ATC CFT reste presque la même pour le groupe réversible. Cela implique que le modèle d'emballage de collagène est différent dans les deux groupes. Dans la zone DTC, la rectitude des fibres de collagène (DTC CFS) a une valeur prédictive significative pour la réversibilité de la fibrose. La mesure de la complexité structurelle (ATC TRI) extraite sur la base du canal d'excitation à deux photons (TPE) est également importante, bien que le mécanisme nécessite une exploration plus approfondie, et nous ne l'avons pas inclus dans notre modèle prédictif alors qu'il vaut la peine d'étudier plus avant.

Les trois caractéristiques du collagène, c'est-à-dire ATC CAR, ATC CFT et DTC CFS, ont le potentiel de construire un modèle prédictif pratique pour une utilisation clinique. Sur la base de nos données jusqu'à présent, le rapport de surface de collage agrégé et la rectitude des fibres dispersées (ATC CAR et DTC CFS, respectivement) forment les deux caractéristiques pronostiques sélectionnées avec une valeur prédictive de la réversibilité de la fibrose hépatique chez les patients VHC puisque les deux paramètres sont significativement plus élevés dans le cas irréversible. groupe.

Les différences statistiques significatives entre les caractéristiques sélectionnées des biopsies pré-RVS nous permettent de prototyper un modèle prédictif de la réversibilité de la fibrose. Ces modèles prédictifs sont essentiels à la pratique clinique pour stratifier les patients dans le système de santé et sélectionner des patients candidats appropriés pour les essais cliniques. Pour optimiser la construction de notre modèle prédictif, nous avons utilisé trois méthodes différentes pour construire un modèle prédictif clinique pour la réversibilité de la fibrose hépatique induite par le VHC : (1) modèle bayésien, (2) machine à vecteur de support (SVM) et (3) machine à vecteur de pertinence (RVM). ).

Pour optimiser notre modèle prédictif, nous avons évalué différentes méthodes en fonction de leurs performances et de la limite de décision visualisée dans l'espace des caractéristiques 2D. Les modèles basés sur les méthodes SVM et RVM sont présentés dans Supp. Figues. 4, 5. Bien que le modèle SVM dans Supp. Les figures 5A, C ont obtenu les meilleures performances, la limite de décision compliquée dans l'espace des caractéristiques 2D peut indiquer un surajustement dû au nombre limité d'échantillons. Le modèle RVM n'est pas non plus idéal en raison de sa faible spécificité.

Le modèle bayésien optimal est présenté à la Fig. 5, ce qui indique que les 57 patients peuvent être divisés en deux groupes en fonction de l'ATC CAR et du DTC CFS. Sur la figure 5A, les points verts représentent les cas réversibles et les carrés rouges représentent les cas irréversibles. Le nombre de patients atteints de fibrose réversible et irréversible dans chaque groupe est également modérément équilibré, soit 21 cas réversibles contre 36 cas irréversibles. En général, une valeur ATC CAR plus élevée et un DTC CFS plus élevé indiquent un mauvais pronostic, tandis qu'une valeur ATC CAR plus faible et un DTC CFS plus faible indiquent un bon pronostic (c'est-à-dire une fibrose réversible). La limite de décision à deux caractéristiques est représentée par la ligne continue noire entre les domaines irréversible (gris) et réversible (blanc) sur la figure 5A. La figure 5B représente le modèle prédictif bayésien continu basé sur ATC CAR et DTC CFS. La surface rouge indique les groupes irréversibles tandis que la surface verte indique respectivement les groupes réversibles.

Les modèles prédictifs bayésiens discrets et continus de la réversibilité de la fibrose hépatique induite par le VHC. (A) Le modèle discret optimisé utilisant deux caractéristiques sélectionnées, ATC CAR et DTC CFS, et leur distribution dans l'espace des caractéristiques 2D. (B) Le modèle continu optimisé utilisant ATC CAR et DTC CFS et leur fonction de distribution de probabilité dans l'espace des caractéristiques 2D.

Les mesures de performance du modèle discret et continu sont présentées dans le tableau 1. Sur la base des modèles discret et continu, nous pouvons identifier avec succès ~ 85 % des cas irréversibles et environ 62 % des cas réversibles. Les caractéristiques quantitatives sélectionnées et le modèle prédictif bayésien ont une valeur pronostique clinique potentiellement élevée pour la prédiction de la réversibilité de la fibrose hépatique induite par le VHC.

Certes, une plus grande taille d'échantillon de données de patients est souhaitée pour valider davantage un modèle prédictif adapté à une application clinique immédiate, alors que de tels échantillons de biopsie hépatique appariés sont précieux et rares. Les caractéristiques que nous avons identifiées montrent des résultats prometteurs avec des données limitées et nous avons utilisé les caractéristiques sélectionnées pour développer un modèle de preuve de concept, en prototypant trois modèles prédictifs différents pour examiner la valeur pronostique de nos caractéristiques identifiées. Sur la base de notre analyse, nous avons pu atteindre une sensibilité d'environ 85 % dans la stratification des cas irréversibles avec une biopsie hépatique pré-RVS en utilisant le modèle prédictif prototype, comme indiqué dans le tableau 1. Cependant, le modèle à deux caractéristiques est moins spécifique pour les patients négatifs. , c'est-à-dire qu'environ 62 % des cas réversibles sont détectés avec succès, ce qui est cohérent avec l'incertitude de l'évaluation de la pathologie. La force de certitude du modèle prédictif peut informer de manière fiable les cliniciens sur le niveau de surveillance des patients requis et permettre une intervention précoce appropriée, si nécessaire, puisque les prédictions peuvent être faites sur la base d'une seule biopsie pré-RVS. Pour les patients vraiment négatifs (groupe réversible), on peut largement espacer les visites de suivi. Les cas réversibles identifiés avec moins de confiance peuvent être stratifiés avec les cas irréversibles pour une surveillance active en utilisant des techniques non invasives comme suivi.

Plusieurs pistes de recherche ont été identifiées dans notre étude. La différence significative d'ATC CFT entre pré- et post-RVS implique que le modèle d'emballage de collagène est également potentiellement différent dans les deux groupes. Il peut avoir besoin d'une autre modalité d'imagerie, telle que le microscope électrique (EM), avec une résolution plus élevée pour confirmer davantage notre découverte, alors qu'il existe des défis techniques pour identifier les régions des régions ATC et DTC dans les images EM. Dans la zone de collage mince dispersé (DTC), la rectitude des fibres de collagène (DTC CFS) a également une valeur prédictive significative pour la réversibilité de la fibrose. À l'avenir, il convient également d'explorer la variation de l'ADN et de l'ARN entre ces deux groupes de patients pour comprendre leur rôle dans les schémas d'agrégation du collagène et la structure d'emballage du collagène. La mesure de la complexité structurelle (ATC TRI) extraite sur la base du canal TPE est également importante, mais la cause de la différence ATC TRI entre les deux groupes n'est pas claire. Ainsi, nous n'avons pas inclus de variable incertaine dans notre modèle prédictif. Il pourrait être associé à l'augmentation de l'ATC CFT et du mécanisme d'agrégation du collagène. La causalité et le mécanisme entre l'agrégation du collagène et les changements structurels des tissus nécessitent également une exploration plus approfondie.

En utilisant les biopsies pré-RVS et la base de notation de la fibrose fournie par les biopsies post-RVS, nous avons prouvé qu'il est en principe possible de développer un modèle prédictif clinique grâce à une étude à plus grande échelle. Pour le groupe réversible, les quatre caractéristiques sont légèrement diminuées dans la plupart des cas après la RVS. Dans le groupe irréversible, ATC CFT est notamment la seule caractéristique qui a augmenté après SVR, ce qui pourrait également être pertinent pour la diminution de ATC TRI comme discuté précédemment. Combiné à la différence de rectitude dans la zone DTC, ce résultat indique fortement que la structure du garnissage en fibres de collagène est potentiellement différente entre les cas irréversibles et réversibles ; des recherches supplémentaires sur l'arrangement et l'interaction spatio-temporelle de ces différentes structures entre les voies et les types de cellules impliqués peuvent être essentielles pour comprendre la réponse régénérative derrière la réversibilité de la fibrose et aboutir potentiellement à de nouvelles cibles pour les traitements pharmaceutiques. La structure de garnissage des fibres de collagène est potentiellement également associée au degré d'agrégation du collagène. Alors que notre objectif principal était d'identifier les caractéristiques pronostiques basées sur l'image associées à la prédiction de la réversibilité de la fibrose, nos analyses de biopsie post-RVS ont également révélé de nouvelles voies de recherche mécaniste sur la façon dont la fibrose est inversée. Il convient de noter qu'une autre caractéristique clinique, l'âge du patient, a été identifiée comme l'âge du patient, comme indiqué dans Supp. Fig. 6. Les patients plus jeunes ont globalement moins de risque de fibrose irréversible. La fibrose chez les patients de < 30 ans a plus de chance d'être réversible, ce qui pourrait être dû à la sénescence cellulaire ou aux différences métaboliques entre les populations plus jeunes et plus âgées.

Malgré ses inconvénients, le gold standard pour évaluer la fibrose hépatique reste la biopsie hépatique. Certains des principaux inconvénients d'une biopsie dans le diagnostic clinique comprennent son coût et le risque potentiel pour les patients. À cet égard, la confluence des méthodes invasives et non invasives ainsi que le domaine en développement de l'intervention assistée par ordinateur en imagerie médicale peuvent aider à atténuer les problèmes rencontrés par les techniques de biopsie telles que l'erreur d'échantillonnage. Les outils non invasifs comprennent les méthodes sérologiques. Il existe différentes approches sérologiques avec différents avantages et inconvénients ; ces méthodes sont principalement employées dans les communautés et les régions aux ressources médicales limitées. La technique d'imagerie basée sur l'élasticité, telle que Fibroscan, est devenue un outil d'évaluation non invasif efficace pour la fibrose hépatique ; cependant, les résultats du Fibroscan sont significativement affectés par la prise de nourriture, l'inflammation du foie, la cholestase intrahépatique, la congestion hépatique et la stéatose hépatique41. En tant que tel, la fiabilité et la précision de cette méthode sont réduites pour les patients présentant une obésité et une ascite marquées. Bien que les méthodes sérologiques mentionnées ci-dessus aient de bonnes performances pour exclure et/ou identifier les patients atteints de fibrose hépatique légère ou sévère, la précision de la fibrose hépatique intermédiaire reste insatisfaisante, ce qui limite son efficacité en tant que test autonome. Par conséquent, bien qu'une biopsie hépatique initiale pré-RVS puisse être inévitable dans certains cas, un outil prédictif fiable pouvant indiquer la réversibilité de la fibrose sur la base d'une seule biopsie pré-RVS peut réduire considérablement le besoin d'une seconde biopsie post-RVS. —notamment en conjonction avec une technique d'échantillonnage non invasive appropriée qui peut être utilisée pour compléter le modèle prédictif par une surveillance active.

Alors que la technologie des techniques non invasives est devenue de plus en plus efficace, aucune de ces approches ne permet d'obtenir l'intégralité des informations structurelles du collagène au niveau tissulaire nécessaires pour indiquer si la fibrose observée est irréversible ou réversible. Ces informations sont des informations inexploitées que les futurs chercheurs pourraient utiliser pour améliorer encore le dépistage non invasif. Nos travaux ont révélé que la quantité de composants ATC est différente entre les patients réversibles et irréversibles. La rigidité des composants ATC dans le foie est potentiellement plus élevée que les régions DTC. Appliquée au contexte clinique, une biopsie précise a le potentiel de fournir une certitude révélatrice de l'état d'un patient si des progrès ont été réalisés dans l'amélioration de la spécificité. La réalité est que les deux technologies peuvent bénéficier d'un double développement grâce à l'avancement de l'autre. Dans le cas où les futures solutions de numérisation non invasives auraient une meilleure résolution spatiale et une meilleure consistance pour détecter les différentes rigidités de différentes parties du foie, c'est-à-dire mesurer le volume ATC de manière non invasive comme nous l'avons découvert, il sera possible d'explorer sa clinique application pour prédire le risque de réversibilité en utilisant les approches de dépistage non invasives.

Bien que les résultats de ce travail soient prometteurs pour la stratification des patients irréversibles dans le système de santé, nous devons souligner qu'ils sont encore préliminaires et non encore répliqués à l'aide d'une cohorte indépendante plus grande. Des validations/essais cliniques prospectifs rigides bien conçus doivent être menés pour fournir une confirmation indispensable de la performance du modèle avant son application clinique. Au fur et à mesure que le temps améliore ou aggrave les caractéristiques associées à la fibrose hépatique, l'identification et la stratification précoces des patients atteints du VHC en fibrose hépatique réversible et irréversible ont une valeur clinique significative car les deux groupes peuvent être efficacement gérés, surveillés et traités de manière appropriée pour améliorer les résultats cliniques.

Le Comité d'examen institutionnel (IRB) de l'Hôpital populaire de l'Université de Pékin a fourni une approbation éthique pour l'utilisation du matériel patient (IRB Ref : 2017PHB133-01). Les patients atteints du VHC chronique ont reçu un traitement à base d'AAD pendant 12 semaines ou 24 semaines. Un consentement éclairé écrit a été obtenu de chaque patient et l'étude a été réalisée conformément aux directives approuvées.

La cohorte d'étude était composée d'échantillons de foie appariés de patients atteints d'une infection chronique par le virus de l'hépatite C, qui ont été admis à l'Institut d'hépatologie de l'Université de Pékin, Hôpital populaire de l'Université de Pékin entre mars 2014 et décembre 2016. Les caractéristiques cliniques et pathologiques ont été obtenues à partir des dossiers médicaux des patients. .

Les principaux critères d'inclusion étaient les suivants : être âgé de 20 à 70 ans ; infection chronique par l'hépatite C avec ou sans cirrhose; Niveaux d'ARN-VHC > 10 000 UI/mL au départ ; reçu un traitement antiviral avec des agents antiviraux à action directe (AAD) pendant 12 ou 24 semaines ; ont obtenu une réponse virologique soutenue (RVS ; guérison nommée de l'infection par le virus de l'hépatite C) 24 semaines après la fin du traitement. Biopsies hépatiques appariées effectuées à la fois au départ et à la semaine 24 après le traitement.

Les critères d'exclusion étaient les suivants : co-infection par le virus de l'hépatite B ou le virus de l'immunodéficience humaine (VIH) ; la présence d'autres formes de maladie hépatique chronique (y compris la maladie hépatique alcoolique); maladies hépatiques décompensées (y compris ascite, hémorragie variqueuse ou encéphalopathie hépatique); alpha-foetoprotéine > 100 ng/mL ou taux de clairance de la créatinine < 50 ml/min ; toute tumeur maligne; toute complication causant de graves problèmes cardiaques, pulmonaires, rénaux ou cérébraux ; diabète; du sang ou d'autres maladies systémiques notables ; IMC > 28 kg/m2 ; maladie neurologique ou psychologique grave; grossesse; femmes allaitantes.

Des échantillons de tissus de biopsie hépatique archivés fixés au formol et inclus en paraffine (FFPE) ont été obtenus de 64 patients diagnostiqués avec une infection par le VHC à l'Institut d'hépatologie de l'Hôpital populaire de l'Université de Pékin de 2014 à 2016. Les caractéristiques clinicopathologiques des patients ont été recueillies et résumées dans le tableau 2. Les biopsies au trocart mesuraient au moins 10 mm de long et le diamètre était de 0,84 mm. Des coupes histologiques non colorées de 4 à 5 μm d'épaisseur ont été préparées pour l'imagerie SHG et, par la suite, colorées avec du trichrome H&E et Masson pour l'évaluation histologique. Le système de stadification Ishak pour la fibrose a été utilisé (score 0—pas de fibrose ; 1—expansion fibreuse de certaines zones portales, avec ou sans septa fibreux courts ; 2—expansion fibreuse de la plupart des zones portales, avec ou sans septa fibreux courts ; 3 expansion fibreuse de la plupart des zones portes avec un pontage porte-porte occasionnel ; 4 - expansion fibreuse des zones porte avec un pontage marqué (porte-porte) ainsi que portail-centre ; 5 - pont marqué avec des nodules occasionnels (cirrhose incomplète) ; et 6 - cirrhose, probable ou défini)40. Toutes les caractéristiques cliniques et pathologiques ont été obtenues à partir des dossiers médicaux des patients qui ont été irréversiblement anonymisés avant d'être consultés.

Parallèlement aux traitements cliniques et à l'évaluation pathologique, les biopsies pré-RVS et post-RVS (après 12 mois) de 57 sujets ont d'abord été déparaffinées puis scannées à l'aide de l'Histoindex Genesis 200. Chaque image d'un patient donné consiste en au moins une biopsie réalisée comme montré sur la figure 2A. Le scanner Genesis a acquis l'image des fibres de collagène (avec SHG) en utilisant le canal vert et la structure tissulaire (avec TPE) en utilisant le canal rouge, tous deux d'une intensité de 8 bits avec un grossissement objectif de 20×. La puissance laser du système a été réglée sur "Élevée" et le binning a été réglé sur deux images pour réduire le bruit aléatoire. La luminosité de chaque pixel représente la densité de collagène dans les fibres. Le protocole d'imagerie reste cohérent tout au long de notre étude pour assurer une acquisition d'image quantitative.

Ces images acquises ont été traitées à l'aide de notre pipeline d'analyse d'images informatique conçu entre janvier 2018 et décembre 2020. Chaque image anonyme d'une biopsie donnée a été nommée en fonction de son identification pathologique anonymisée associée à des caractéristiques pathologiques cliniques. Tout d'abord, le filtre de lissage gaussien est appliqué pour prétraiter le canal SHG. Un masque d'échantillon a ensuite été défini pour couvrir la zone occupée par le tissu hépatique. Ensuite, le signal de collagène est extrait de cinq ROI d'images aléatoires de chaque image donnée. La valeur du signal en pixels est utilisée pour construire le modèle de classification du signal de collagène à l'aide d'un algorithme d'attente-maximisation (EM) comme suit : (i) Une estimation initiale aléatoire des caractéristiques du modèle est faite à partir de la distribution "attendue" (ensemble de données d'entraînement), généralement connu sous le nom d'étape E ; (ii) La distribution de probabilité de l'étape E est ajustée pour inclure le nouvel ensemble de données, généralement connu sous le nom d'étape M ; (iii) Des caractéristiques estimées peuvent être obtenues chaque fois que la distribution ne change pas de l'étape E à l'étape M. Le modèle de mélange gaussien à deux modes (GMM) a été appliqué pour déterminer si un signal de pixel donné est positif pour le collagène. Sur la base du modèle GMM, une valeur de seuillage optimisée a été déterminée pour binariser l'image, créant une image binaire de collagène. Un schéma similaire a été appliqué au canal rouge (TPE) pour créer une image binaire de tissu.

Les images d'échantillons de biopsie acquises comprenaient deux régions distinctes : (i) les régions qui contiennent un compartiment de collagène hautement concentré (Fig. 2A, flèche jaune) et (ii) les régions qui contiennent des fibres de collagène uniformément et peu réparties (Fig. 2A, flèche blanche). Sur la base de l'intensité et de la morphologie du signal SHG, un nouveau pipeline de filtrage informatique a été conçu pour classer le collagène dans ces deux modes distincts : le collagène épais agrégé (ATC) et le collagène mince dispersé (DTC). Les caractéristiques d'intensité/surface, de texture, de structure et de distribution des fibres ont ensuite été mesurées. Chaque caractéristique est mesurée au niveau des régions tissulaires ATC, DTC et "ALL" (la combinaison des deux ATC et DTC). Une liste non exhaustive des caractéristiques et leurs définitions sont fournies dans Supp. Tableau 1. Les caractéristiques ont été classées dans les catégories suivantes : texture, épaisseur, longueur, rectitude et orientation. Une fois les caractéristiques extraites des images, leurs relations avec les caractéristiques pathologiques cliniques ont été évaluées. Des associations statistiquement significatives (p < 0,05) sont présentées.

Il y a 41 caractéristiques extraites des images des biopsies de patients et toutes les caractéristiques sont divisées en deux groupes, c'est-à-dire réversibles et irréversibles, en conséquence. Le test T a été réalisé pour trouver les caractéristiques les plus distinctives qui peuvent différencier les deux groupes. Quatre caractéristiques qui ont une différence significative (p < 0,05) entre deux groupes de patients ont été sélectionnées pour une enquête plus approfondie.

Les ensembles de données utilisés et/ou analysés au cours de l'étude en cours sont disponibles auprès de l'auteur correspondant (WY) sur demande raisonnable.

Rinella, ME Maladie du foie gras non alcoolique : une revue systématique. JAMA 313, 2263-2273. https://doi.org/10.1001/jama.2015.5370 (2015).

Article CAS PubMed Google Scholar

Rowe, IA Leçons de l'épidémiologie : le fardeau de la maladie du foie. Creuser. Dis. 35, 304–309. https://doi.org/10.1159/000456580 (2017).

Article PubMed Google Scholar

Mendoza, J. et al. Fibrose hépatique chez les patients atteints d'hépatite C chronique évaluée par élastographie transitoire : implications pour déterminer l'efficacité d'un traitement antiviral. Rév. Esp. Enferm. Creuser. 102, 426–434. https://doi.org/10.4321/s1130-01082010000700005 (2010).

Article CAS PubMed Google Scholar

Miyaki, E. et al. Le traitement par le daclatasvir et l'asunaprévir améliore les caractéristiques de la fonction hépatique et réduit les marqueurs de la fibrose hépatique chez les patients atteints d'hépatite C chronique. Hépatol. Rés. 46, 758–764. https://doi.org/10.1111/hepr.12621 (2016).

Article CAS PubMed Google Scholar

Lawitz, E. et al. Siméprévir plus sofosbuvir, avec ou sans ribavirine, pour traiter l'infection chronique par le virus de l'hépatite C de génotype 1 chez les non-répondeurs à l'interféron pégylé et à la ribavirine et chez les patients naïfs de traitement : l'étude randomisée COSMOS. Lancette 384, 1756–1765. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(14)61036-9 (2014).

Article CAS PubMed Google Scholar

Bernuth, S. et al. Changements précoces des biomarqueurs dynamiques de la fibrose hépatique chez les patients infectés par le virus de l'hépatite C traités par sofosbuvir. Creuser. Foie Dis. 48, 291–297. https://doi.org/10.1016/j.dld.2015.09.015 (2016).

Article CAS PubMed Google Scholar

Poynard, T. et al. Impact de l'interféron pégylé alfa-2b et de la ribavirine sur la fibrose hépatique chez les patients atteints d'hépatite chronique C. Gastroenterology 122, 1303–1313. https://doi.org/10.1053/gast.2002.33023 (2002).

Article CAS PubMed Google Scholar

Huang, Y., Deng, X. & Liang, J. Modulation des cellules étoilées hépatiques et réversibilité de la fibrose hépatique. Exp. Cell Res. 352, 420–426. https://doi.org/10.1016/j.yexcr.2017.02.038 (2017).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Karin, D., Koyama, Y., Brenner, D. et Kisseleva, T. Les caractéristiques des fibroblastes/myofibroblastes portails activés dans la fibrose hépatique. Différenciation 92, 84–92. https://doi.org/10.1016/j.diff.2016.07.001 (2016).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Garg, M. et al. Les cellules progénitrices endothéliales de la moelle osseuse activent les cellules étoilées hépatiques et aggravent la fibrose hépatique induite par le tétrachlorure de carbone chez la souris via des facteurs paracrines. Prolif cellulaire. 50, 12355. https://doi.org/10.1111/cpr.12355 (2017).

Article CAS Google Scholar

Yang, YM & Seki, E. TNFα dans la fibrose hépatique. Courant. Pathobiol. représentant 3 , 253–261 . https://doi.org/10.1007/s40139-015-0093-z (2015).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Isabel, F. & Caballero-Diaz, D. Transformer la plasticité cellulaire induite par le facteur de croissance β dans la fibrose hépatique et l'hépatocarcinogenèse. Devant. Oncol. 8, 357. https://doi.org/10.3389/fonc.2018.00357 (2018).

Article Google Scholar

Fabregat, I. et al. IT-LIVER Consortium Signalisation TGF-β et maladie hépatique. FEBS J. 283, 2219–2232. https://doi.org/10.1111/febs.13665 (2016).

Article CAS PubMed Google Scholar

Neuschwander-Tetri, BA et al. Farnesoid X ligand du récepteur nucléaire de l'acide obéticholique pour la stéatohépatite non cirrhotique et non alcoolique (FLINT): Un essai multicentrique, randomisé et contrôlé par placebo. Lancette 385, 956–965. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(14)61933-4 (2015).

Article CAS PubMed Google Scholar

Jung-Yeon, K. et al. Effets anti-fibrotiques de l'oligodésoxynucléotide synthétique pour le TGF-β1 et le Smad dans un modèle animal de cirrhose du foie. Acides nucléiques. 8, 250–263. https://doi.org/10.1016/j.omtn.2017.06.022 (2017).

Article CAS Google Scholar

Widjaja, AA et al. L'inhibition de la signalisation de l'interleukine 11 réduit la mort des hépatocytes et la fibrose, l'inflammation et la stéatose du foie dans des modèles murins de stéatohépatite non alcoolique. Gastroentérologie 157, 777–792. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2019.05.002 (2019).

Article CAS PubMed Google Scholar

Anissa, AW et al. Les thérapies de neutralisation de l'IL-11 ciblent l'inflammation et la fibrose du foie induites par les cellules stellaires hépatiques dans la NASH. Gastroentérologie 157, 777–792. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2019.05.002 (2019).

Article CAS Google Scholar

Ehab, AA et al. La surexpression de l'OSM et de l'IL-6 a un impact sur la polarisation des macrophages pro-fibrotiques et le développement de la fibrose pulmonaire induite par la bléomycine. Sci. Rep. 7, 13281. https://doi.org/10.1038/s41598-017-13511-z (2017).

Article CAS Google Scholar

Michitaka, M. et al. L'oncostatine M provoque une fibrose hépatique en régulant la coopération entre les cellules étoilées hépatiques et les macrophages chez la souris. Hépatologie 67, 1. https://doi.org/10.1002/hep.29421 (2018).

Article CAS Google Scholar

Jeong, WI, Park, O. & Gao, B. L'abrogation des effets antifibrotiques des cellules tueuses naturelles / interféron gamma contribue à l'accélération de la fibrose hépatique par l'alcool. Gastroentérologie 134, 248–258. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2007.09.034 (2008).

Article CAS PubMed Google Scholar

Meng, X. et al. LECT2, un ligand de Tie1 joue un rôle crucial dans la fibrogenèse hépatique. Cellule 178, 1478–1492. https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.07.021 (2019).

Article CAS Google Scholar

Sun, Y. et al. Nouvelle classification de l'évaluation par biopsie hépatique de la fibrose chez les patients atteints d'hépatite B chronique avant et après traitement. Hépatologie 65, 1438–1450. https://doi.org/10.1002/hep.29009 (2017).

Article CAS PubMed Google Scholar

Theise, ND, Jia, J., Sun, Y., Wee, A. & You, H. Progression et régression de la fibrose dans l'hépatite virale à l'ère du traitement : la classification de Pékin. Mod. Pathol. 31, 1191–1200. https://doi.org/10.1038/s41379-018-0048-0 (2018).

Article PubMed Google Scholar

Zachary, DG et al. Corrélations entre la teneur en collagène morphométrique hépatique, le stade de la fibrose histologique et les marqueurs sériques chez les patients atteints de fibrose avancée due à la stéatohépatite non alcoolique (NASH). Hépatologie 62(S1), 906A. https://doi.org/10.1002/hep.30664 (2015).

Article CAS Google Scholar

Gieling, RG, Burt, AD & Mann, DA Réversibilité de la fibrose et de la cirrhose – mécanismes moléculaires. Clin. Foie Dis. 12(4), 915–937 (2008).

Article PubMed Google Scholar

Pellicoro, A., Ramachandran, P. & Iredale, JP Réversibilité de la fibrose hépatique. Réparation tissulaire de la fibrogenèse. 5(1), 1–4 (2012).

Google Scholar

McKleroy, W., Lee, TH & Atabai, K. Débarrassez-vous toujours de vos dégâts : cibler la dégradation du collagène pour traiter la fibrose tissulaire. Suis. J. Physiol.-cellule pulmonaire. Mol. Physiol. 304(11), L709–L721 (2013).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu, X., Xu, J., Brenner, DA et Kisseleva, T. Réversibilité de la fibrose hépatique et inactivation des myofibroblastes fibrogéniques. Courant. Pathobiol. Rep. 1, 209-214 (2013).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Xu, S. et al. qFibrose : Une méthode innovante entièrement quantitative incorporant des caractéristiques histologiques pour faciliter une notation précise de la fibrose chez les modèles animaux et les patients atteints d'hépatite B chronique. J. Hépatol. 61, 260–269. https://doi.org/10.1016/j.jhep.2014.02.015 (2014).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Asselah, T., Marcellin, P. & Bedossa, P. Amélioration des performances de la biopsie hépatique dans l'évaluation de la fibrose. J. Hépatol. 61, 193–195 (2014).

Article PubMed Google Scholar

Wang, TH, Chen, TC, Teng, X., Liang, KH & Yeh, CT Évaluation morphologique biphasique automatisée de la fibrose hépatique liée à l'hépatite B à l'aide de la microscopie de génération de deuxième harmonique. Sci. Rep. 5, 12962. https://doi.org/10.1038/srep12962 (2015).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu, F. et al. Évaluation automatisée de la fibrose hépatique dans des modèles de rongeurs de thioacétamide, de tétrachlorure de carbone et de ligature des voies biliaires à l'aide de la microscopie à fluorescence excitée à deux photons/génération de deuxième harmonique. Enquête de laboratoire. 97, 84–92. https://doi.org/10.1038/labinvest.2016.128 (2017).

Article CAS PubMed Google Scholar

Rao, H. et al. Score de collagène par qFibrosis dans des biopsies hépatiques appariées de patients atteints d'hépatite C chronique avant et après traitement. Hépatologie 62(S1), 910A-911A (2015).

Google Scholar

Psilodimitrakopoulos, S., Filippidis, G., Kouloumentas, C., Alexandratou, E. & Yova, D. Combinaison de fluorescence excitée à deux photons et de microscopie d'imagerie de génération de deuxième harmonique des structures de collagène. Microscope multiphotonique. Biomédical. Sci. VI. 6089, 291–299 (2006).

Annonces Google Scholar

Dolman, GE et al. Microscopie de génération de deuxième harmonique du collagène et évaluation de la fibrose hépatique dans l'infection chronique par l'hépatite C (HCC). Intestin 61(S2), A134–A134 (2012).

Google Scholar

Hsiao, CY et al. Amélioration de l'évaluation quantitative de la fibrose hépatique associée au VHB à l'aide de la microscopie de génération de deuxième harmonique avec sélection des caractéristiques. Clin. Rés. Hépatol. Gastro-entérol. 44(1), 12–20 (2020).

Article PubMed Google Scholar

Goodman, ZD et al. Évaluation morphométrique du collagène quantitatif et de la fibrose hépatique chez les patients atteints d'hépatite B chronique (HCB) traités pendant jusqu'à cinq ans avec le fumarate de ténofovir disoproxil (TDF). Hépatologie 58(S1), 596A (2013).

Google Scholar

Duchatelle, V. et al. Modifications de la fibrose hépatique à la fin du traitement par interféron alpha et 6 à 18 mois plus tard chez les patients atteints d'hépatite C chronique : évaluation quantitative par une méthode morphométrique. J. Hépatol. 29, 20–28. https://doi.org/10.1016/s0168-8278(98)80174-8 (1998).

Article CAS PubMed Google Scholar

Gole, L. et al. L'imagerie quantitative sans tache et le profilage numérique de la structure du collagène révèlent une survie diversifiée des patientes atteintes d'un cancer du sein triple négatif. Cancer du sein Rés. 22, 42. https://doi.org/10.1186/s13058-020-01282-x (2020).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ishak, K. et al. Classement histologique et stadification de l'hépatite chronique. J. Hépatol. 22, 696–699. https://doi.org/10.1016/0168-8278(95)80226-6 (1995).

Article CAS PubMed Google Scholar

Afdhal, NH Fibroscan (élastographie transitoire) pour la mesure de la fibrose hépatique. Gastro-entérol. Hépatol. 8(9), 605 (2012).

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Cette recherche a été financée conjointement par le projet n ° 1610500026 du 12e programme de recherche conjoint Singapour-Chine (SG-CN JRP) attribué au professeur Lai WEI et au Dr Yu Weimiao, programme de coopération internationale S&T Chine-Singapour (2016YFE0116800), subventions de le projet majeur de science et de technologie nationale chinoise pour le contrôle des maladies infectieuses au cours de la période du 13e plan quinquennal (2017ZX10202202, 2018ZX09201002-001-005), la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (NSFC) (81870406, 81870407) et la Fondation des sciences naturelles de Pékin (7182174). Ce projet est soutenu conjointement par le financement de la recherche A*STAR BII et la subvention de recherche appliquée et translationnelle (ATR) du BMRC accordée au Dr Yu Weimiao en 2021.

Ces auteurs ont contribué à parts égales : Laurent Gole, Feng Liu et Kok Haur Ong.

Institut de biologie moléculaire et cellulaire, A*STAR, 61 Biopolis Drive, Proteos Building, Singapour, 138673, Singapour

Laurent Gole, Kok Haur Ong, Longjie Li, Hao Han, David Young, Gabriel Pik Liang Marini & Weimiao Yu

Hôpital populaire de l'Université de Pékin, Institut d'hépatologie de l'Université de Pékin, Laboratoire clé de Pékin sur l'hépatite C et l'immunothérapie pour les maladies du foie, No. 11, Xi Zhimen South Street, Pékin, 100044, République populaire de Chine

Feng Liu, Huiying Rao et Lai Wei

Département de pathologie, École de médecine Yong Loo Lin, Université nationale de Singapour, Hôpital universitaire national, Singapour, Singapour

Chemin Aileen

Département de pathologie, cinquième centre médical de l'hôpital général de l'APL, Pékin, 100039, Chine

Jingmin Zhao

Department of Hepatobiliary and Pancreatic Center, Beijing Tsinghua Changgung Hospital, School of Clinical Medicine, Tsinghua University, Beijing, 102218, Chine

Lai Wei

Institut de bioinformatique, A*STAR, Singapour, Singapour

Kok Haur Ong, Longjie Li, Gabriel Pik Liang Marini et Weimiao Yu

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FL, HR et LW ont organisé la cohorte de patients et préparé des échantillons de tissus ; LG, KO, WY ont conçu et mis en œuvre les algorithmes et logiciels de traitement d'images de collagène ; AW et JZ ont fourni des données de diagnostic de pathologie. KO, LG, WY, LL, DY et GM ont contribué à la révision du manuscrit, à la figure et à la conception graphique. HH, LL et LG ont effectué l'analyse statistique. HR, WY et LW ont conçu l'expérience. Tous les auteurs ont contribué à la préparation et à la révision du manuscrit. Tous les auteurs de ce travail ont accepté de publier avec Scientific Reports une fois acceptés.

Correspondance avec Huiying Rao, Weimiao Yu ou Lai Wei.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

Gole, L., Liu, F., Ong, KH et al. Les caractéristiques structurelles quantitatives du collagène basées sur l'image prédisent la réversibilité de la fibrose hépatique induite par le virus de l'hépatite C après les thérapies antivirales. Sci Rep 13, 6384 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-33567-4

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Reçu : 13 octobre 2022

Accepté : 14 avril 2023

Publié: 19 avril 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-023-33567-4

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