Chứng minh rằng các nhà nghiên cứu công nghệ đã chụp ảnh phổi của một bệnh nhân COVID-19 đã qua đời, tiết lộ những hiểu biết mới về cách căn bệnh này phá vỡ quá trình oxy hóa trong máu.

Công nghệ mới được gọi là Chụp cắt lớp tương phản phân cấp (HiP-CT) và là một kỹ thuật tia X cho phép chụp ảnh toàn bộ các cơ quan với độ phân giải 1 micron, hoặc gấp 100 lần độ phân giải của chụp CT thông thường.

Sự tiến bộ về hình ảnh đến từ việc nâng cấp công nghệ tại Cơ sở Nghiên cứu Synchrotron Châu Âu (ESRF). Máy gia tốc hạt tiên tiến này đã được cải tiến gần đây với cái được gọi là nâng cấp Nguồn Cực kỳ Rực rỡ (ESRF-EBS).

Bản nâng cấp EBS này đã tạo ra đồng bộ hóa thế hệ thứ tư đầu tiên trên thế giới, biến nó trở thành nguồn tia X sáng nhất trên thế giới. Điều này đã tăng hiệu suất tia X lên hệ số 100 về “độ sáng và mạch lạc”. Và tia X do thiết bị này tạo ra sáng hơn 100 tỷ lần so với tia X trong bệnh viện thông thường.

Atlas Nội tạng Con người sẽ là một tài nguyên trực tuyến miễn phí và nó ra mắt với hiển thị một số cơ quan quan trọng của con người, bao gồm não, thận, tim và lá lách. Dự án cũng cung cấp hình ảnh so sánh một lá phổi khỏe mạnh với một lá phổi của một bệnh nhân COVID-19 đã qua đời.

Một dấu hiệu bệnh lý cơ bản của sự suy giảm COVID-19 là nồng độ oxy trong máu giảm mạnh và hình ảnh HiP-CT đã tiết lộ những hiểu biết sâu sắc về cách điều này xảy ra thông qua một quá trình được gọi là “shunting”. Trước đây, người ta đã đưa ra giả thuyết rằng COVID-19 làm giảm tỷ lệ oxy trong máu bằng cách tăng mức độ shunt trong phổi nhưng đây là bằng chứng trực tiếp đầu tiên về quá trình đó.

HiP-CT được thiết kế để cung cấp cho các bác sĩ một thư viện hình ảnh ghi lại cách các bệnh khác nhau ảnh hưởng đến nhiều cơ quan khác nhau. Dữ liệu cấu trúc chưa từng thấy trước đây này minh họa cách bệnh tật có thể ảnh hưởng đến cấu trúc mô với độ phân giải nhỏ như một micrômet.

Claire Walsh, một kỹ sư cơ khí từ Đại học College London đang làm việc trong dự án, cho biết hình ảnh chi tiết sẽ được sử dụng song song với các kỹ thuật máy học để cải thiện những hiểu biết thu được từ hình ảnh lâm sàng như chụp MRI và CT. Ngoài việc giúp hiệu chỉnh và cải thiện tốt hơn các công nghệ hiện tại đó, Walsh cho rằng dữ liệu HiP-CT sẽ giúp các nhà nghiên cứu phát triển các hệ thống AI hơn là có thể làm rõ hình ảnh MRI và CT.