科學研究的一小步，往往是攻克疾病的一大步。
比如要想攻克先天性心臟病（先心病），就需要利用小鼠等模式生物開展心臟異常發育及心臟結構畸形發生的相關機制研究，但是這並非容易：
一是既往研究需要通過分析病理切片來判斷心臟結構表型，而這依賴研究人員的長期訓練；二是二維切片往往無法精確反映心臟在三維層面的畸形和變化，即便是經驗豐富的研究者也極易做出誤判。
有沒有一種簡單容易上手且快速穩定的心臟畸形鑑定系統？比如即使無臨床診斷經驗和小鼠心臟發育學研究經驗的研究者，也能通過這種鑑定對複雜先心病進行準確和快速的鑑定？
好消息來了。
近日，中國醫學科學院阜外醫院胡盛壽院士課題組研發的“自動化小鼠複雜心臟畸形鑑定系統”——CACCT（Computer-assistedcardiaccavitytracking system）解決了這個問題。
CACCT不僅可以在5分鐘以內完成1000張心臟micro-CT影像的自動化分析，而且其全自動快速鑑定多種複雜心臟畸形（圖1）的準確率與擁有20年小兒心臟外科手術經驗的高年資醫生相當。
圖 1CACCT實現小鼠流出道畸形自動鑑定
據悉，CACCT能準確識別圖像中的心室腔、心房腔和大動脈，並實現對心臟腔室連接關係的自動判斷，快速準確地展示出心臟中室間隔缺損的位置和形態；進而根據判斷結果報告相應的心臟畸形。
研究者表示，希望CACCT能幫助先心病研究人員、遺傳學和發育生物學研究人員更加精確地建立心臟表型和分子遺傳之間的因果關係，大力推動先心病的研究與認知。
相關論文於2020年2月21日在國際知名綜合期刊Advanced Science（SCI影響因子15.8）在線發表。【點擊可見原文】
為了驗證CACCT對心臟畸形的鑑定能力，研究者構建了多種小鼠心臟畸形。應用CACCT可以準確甄別正常心臟、大動脈轉位（TGA）和右心室雙出口（DORV）（圖2）。
圖2 CACCT自動鑑定心臟流出道畸形
值得注意的是，該研究發現如果用二維圖像篩查室間隔缺損，部分與二維影像層面斜交的室間隔缺損會被誤診。因為，該類室間隔缺損在二維圖像上不會同時連接左右心室腔（圖3）；CACCT則不受切面限制，可以精確識別斜交室間隔缺損，顯著提高室間隔缺損的檢出精度和檢測速度。
圖3CACCT自動識別室間隔缺損
胡盛壽院士為該研究的通訊作者，北京協和醫學院博士生（外科學）儲慶為第一作者。研究受到國家自然科學基金重點項目和科技部國家重點研發計劃的資金支持。
參考文獻：
[1] Qing Chu, Haobin Jiang, Libo Zhang, et al. CACCT: An Automated Tool of Detecting Complicated Cardiac Malformations in Mouse Models [J]. Adv Sci, online, 20 Feb 2020.
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