動物體成分分析儀是一種用于實驗室動物的柜式全屏蔽DXA體成分分析儀，應用快速錐束掃描和平板探測器，通過分辨率影像進行多重分析。

骨密度和身體成分是常用的生理監(jiān)測指標。常使用傳統(tǒng)侵入方法獲得骨密度和體成分，這就要求對小動物進行解剖。因此，需要破壞性試驗、機械試驗和灰分測量以揭示化學組成。這些方法耗時且需要創(chuàng)傷或犧牲實驗動物。所以，需要快速、定量和非侵入性的替代方案。

NMR被用于嚙齒動物的脂肪組織分析，但需要高昂的成本和較長的采集時間；小動物微型CT須長期的大劑量掃描，此兩種方法不適用于縱向研究。

小動物體成分分析儀通過快速平面成像、最小輻射劑量和設備外環(huán)境克服了這些限制。它開辟了一種新的方法，用于嚙齒動物活體肥胖模型研究，自動、定量檢測脂肪和肌肉含量。以DXA為基礎測量骨密度，評估動物體身體成分，進行縱向調(diào)查，監(jiān)測動物體內(nèi)成分隨生長和衰老的變化。利用非侵入性方法研究觀察，能夠在長期研究中反復掃描動物而獲取數(shù)據(jù)。

型號iNSiGHT

小動物體成分分析儀是縱向研究的解決方案。它提供了脂肪、肌肉和骨密度的測量，保持了實驗動物的完整性。因其快速掃描（X射線曝光為10秒，總體25秒），實驗動物無需創(chuàng)傷、只簡單麻醉即可，此為測量的先決條件。

· 測量對象小動物(10 ~ 500g)

· 測量數(shù)值軟組織面積(cm2), 脂肪(%), 脂肪(g), 肌肉(g),骨密度(g/cm2), 骨礦含量(g), 骨骼面積(cm2),

 總重量(g) 多個ROI選擇

· 測量速度曝光時間10秒

雙能X射線吸收法(DXA)是一種基于不同身體組分對高/低能X射線的可變吸收率的測量技術，骨密度(BMD)的研究始于20世紀80年代中期，直到1987年DXA技術的引入，骨密度測量才進入常規(guī)的臨床實踐。DXA測量結(jié)果表明，與軟組織中的碳、氮和氧原子相比，骨中鈣、磷原子的原子序數(shù)較高，因而可將骨與軟組織區(qū)分開來。在軟組織方面，脂肪主要由重復的亞甲基單位(CH2)n)組成，而肌肉組織的對X射線衰減與水 (H2O) 相似。脂肪組織和肌肉組織之間X射線衰減的差異歸因于碳和氧之間的原子序數(shù)差異?；谝陨喜町?，即可準確的區(qū)分脂肪、肌肉和骨量 (g)及相關感興趣區(qū)域（ROI）在全身中的比例(%)。

DXA技術具有廣泛的臨床應用，從評估脂肪、肌肉與疾病風險之間的關聯(lián)，到發(fā)現(xiàn)臨床潛伏期的病理進程及評估治療干預的效果等。

平板探測器活體成像

               X射線影像                                            骨骼影像                                脂肪/肌肉組織彩色映射影像

準確性和精確性

    準確性 : R2 > 0.9

   * Mean ± SD (Min - Max)   

    精確性 : CV < 1%

活體縱向研究的革新和趨勢

案列1

WCO-IOF-ESCEO Paris 2019

iNSiGHT VET DXA測評(雙能x射線吸收測量法)評估高脂肪飲食喂養(yǎng)的肥胖大鼠體成分變化: 飲食誘導肥胖模型的隨訪研究

                 總重量(TBW)                               總體脂肪重量(TBFW)                         總體肌肉重量(TBLW)

圖中顯示高脂飲食組(HFD)和正常飲食組(ND) 8周的趨勢。實線是HFD組的趨勢，小虛線是ND組的趨勢。柱狀圖表示兩組之間的差異。

案列2

KALAS POSTER

利用雙能X射線吸收技術評估雞腿骨密度、骨礦物含量的準確性和精確性

1.實驗對象 12只雞腿

2.After removing flesh : 去除組織之后的純骨頭

After drying bone : 約18小時在常溫下干燥的骨頭

案列3

KOREA NATIONAL FOOD CLUSTER

實驗用小鼠脂肪量對比測試電子秤 vs VET DXA

1. 實驗對象 將30只實驗鼠分成3組，每組10只進行測試 

2. 各組根據(jù)重量定義為“低體重群"(10克以上～20克以下)、 “中體重群"(20克以上～30克以下)、“高體重群"(30克以上) 

3. 所有的實驗動物在進行DXA測試后進行解剖，利用電子秤測量重量

(a) ICR鼠 (b) 解剖 (c) 剝離的脂肪 (d) 電子秤

* 脂肪量 : 電子秤 vs DXA(，麻醉)

      電子秤 vs DXA(麻醉)脂肪量 : R2 = 0.9652

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