La detección del cáncer de pulmón predice el riesgo de muerte por enfermedad cardíaca
Las proyecciones de todas las tomografías computarizadas de tórax alineadas muestran la viabilidad de la cuantificación de calcio basada en placas, lo que da como resultado una imagen promedio. Para la alineación, solo se permitieron la traslación, la rotación y la escala, lo que resultó en una imagen borrosa, porque no toda la anatomía es exactamente igual en todos los participantes. De izquierda a derecha, se muestran las secciones central axial, sagital y coronal. Tenga en cuenta que el campo de visión es similar a la TC cardíaca, que es una consecuencia de la alineación de la imagen mediante el método de puntuación de calcio automático utilizado. La alineación de la imagen permitió la determinación de las distribuciones de calcificación en losas como medida sustituta de las calcificaciones proximales y distales, cuyos bordes están indicados por las líneas horizontales. Crédito: Sociedad Radiológica de América del Norte.
Un algoritmo de aprendizaje profundo predice con precisión el riesgo de muerte por enfermedad cardiovascular usando información de exámenes de TC de dosis baja realizados para la detección del cáncer de pulmón, según un estudio publicado en Radiology: Cardiothoracic Imaging.
La enfermedad cardiovascular es la principal causa de mortalidad en todo el mundo. Incluso supera al cáncer de pulmón como la principal causa de muerte en los fumadores empedernidos.
Las tomografías computarizadas de pulmón de baja dosis se utilizan para detectar el cáncer de pulmón en personas de alto riesgo, como los fumadores empedernidos. Estas tomografías computarizadas también brindan la oportunidad de detectar enfermedades cardiovasculares al extraer información sobre la calcificación en el corazón y la aorta. La presencia de calcio en estas áreas está relacionada con la acumulación de placa y es un fuerte predictor de mortalidad por enfermedades cardiovasculares, ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares.
Estudios anteriores han utilizado información extraída de imágenes de TC, así como otros riesgos factores, como los niveles de colesterol y la presión arterial, y datos clínicos autoinformados, como antecedentes de enfermedad.
Para el nuevo estudio, los investigadores probaron un método automatizado más rápido que puede predecir la enfermedad cardiovascular a cinco años mortalidad con una mínima carga de trabajo adicional. El método se basa en el poder del aprendizaje profundo, un tipo avanzado de inteligencia artificial en el que el algoritmo de la computadora esencialmente aprende de las imágenes las características importantes para la predicción de la mortalidad.
De arriba a abajo, proyecciones de máxima intensidad de cuatro imágenes seleccionadas al azar del conjunto de evaluación. Las dos filas superiores muestran casos que contienen calcificación arterial extensa (principalmente el arco aórtico), y las dos filas inferiores muestran controles que contienen calcificación arterial limitada o nula. Las columnas izquierda y derecha muestran proyecciones de máxima intensidad de las respectivas vistas sagitales y coronales. La columna del medio enumera las puntuaciones de Agatston si están presentes en la losa. Tenga en cuenta que ninguno de los ejemplos contenía calcificaciones de válvula. Las imágenes se han alineado automáticamente de modo que imitan el campo de visión de la TC cardíaca. Sin embargo, con fines de visualización, grandes partes de las costillas y las vértebras se han recortado manualmente de estos ejemplos. LAD = arteria descendente anterior izquierda, LCX = arteria circunfleja izquierda, RCA = arteria coronaria derecha. Crédito: Sociedad Radiológica de América del Norte
Utilizando datos de 4451 participantes, con una mediana de edad de 61 años, que se sometieron a una TC de dosis baja durante un período de dos años en el Ensayo Nacional de Detección Pulmonar, los investigadores entrenaron el método para cuantificar seis tipos de calcificación vascular. Luego probaron el método con datos de 1113 participantes.
El modelo de predicción que usaba puntajes de calcio superó al modelo de referencia que usaba solo las características autoinformadas de los participantes, como la edad, el historial de tabaquismo y el historial de enfermedades.
El método funciona en dos etapas, según el autor principal del estudio, Bob D. de Vos, Ph.D., del Centro Médico de la Universidad de Ámsterdam en Ámsterdam y el Instituto de Ciencias de la Imagen, Centro Médico Universitario de Utrecht, en Utrecht. , Los países bajos. La primera etapa determina la cantidad y la ubicación de la calcificación arterial en las arterias coronarias y la aorta mediante el aprendizaje profundo. La segunda etapa utiliza un enfoque estadístico más convencional para la predicción de la mortalidad. La segunda etapa también indica qué características son más predictivas para la mortalidad a cinco años.
«El análisis muestra que encontramos predictores que generalmente no se describen en la literatura, posiblemente porque realizamos análisis en participantes de detección de cáncer de pulmón que ya tienen un alto riesgo de enfermedad cardiovascular debido a un historial de tabaquismo excesivo y la presencia de calcificación arterial extensa», dijo el Dr. de Vos.
El método podría integrarse fácilmente en la detección del cáncer de pulmón, dijo el Dr. de Vos. Vos dijo. No requiere ningún equipo especial y no agregaría tiempo al examen.
Destacar la importancia del modelo derivado utilizando solo puntajes de calcio específicos de la ubicación como características de la imagen. La importancia de la característica se determina escalando los coeficientes obtenidos por la reducción absoluta mínima y la regresión del operador de selección. Como referencia, se muestra la sección central coronal promedio de todas las tomografías computarizadas de tórax alineadas. LAD = arteria descendente anterior izquierda, LCX = arteria circunfleja izquierda, LM = principal izquierda, RCA = arteria coronaria derecha. Crédito: Sociedad Radiológica de América del Norte
«El método utiliza únicamente información de imágenes, es completamente automático y rápido», dijo el Dr. de Vos. «El método obtiene puntajes de calcio en una tomografía computarizada de tórax completa en menos de medio segundo. Esto significa que el método debe ser fácil de implementar en los exámenes y exámenes de rutina de los pacientes».
Lo más importante es que el método podría ayudar a identificar a las personas en una población de fumadores empedernidos que podrían tener un mayor riesgo de muerte por causas relacionadas con enfermedades cardiovasculares.
«Los estudios de detección de pulmón muestran que los fumadores empedernidos mueren tanto por enfermedades cardiovasculares como por cáncer de pulmón, «Dijo el Dr. de Vos. «Pero también vemos que algunas personas con puntajes de calcio muy altos sobreviven, mientras que otras con puntajes bajos sufren eventos cardíacos importantes. El trabajo ofrece una dirección para futuras investigaciones para identificar con precisión qué calcificaciones son peligrosas».
Los investigadores han desarrollado una serie de métodos para la puntuación automática de calcio que se pueden aplicar a una amplia variedad de datos. Ahora están trabajando en un método de puntuación de calcio que detecta con precisión la calcificación arterial en datos de baja calidad, como datos afectados por el movimiento cardíaco, baja resolución de imagen o altos niveles de ruido.
«Desarrollamos un método, por ejemplo , que puede detectar calcificaciones coronarias incluso cuando las lesiones están por debajo del umbral utilizado clínicamente», dijo el Dr. de Vos. «De esta manera, esperamos aumentar la reproducibilidad de la puntuación de calcio y permitir una predicción más precisa».
El Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de los Estados Unidos (USPSTF) amplió recientemente su recomendación para la detección del cáncer de pulmón con TC de dosis baja a incluyen personas de alto riesgo, de 50 a 80 años de edad, que tienen un historial de tabaquismo de 20 paquetes por año o más y son fumadores actuales o exfumadores que han dejado de fumar en los últimos 15 años, lo que facilita el acceso a la detección para un número más grande y población más diversa.
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El algoritmo de IA automatizado utiliza imágenes de rutina para predecir el riesgo cardiovascular Más información: Bob D. de Vos et al. Aprendizaje profundo Puntuaciones de calcio cuantificadas para la predicción automática de mortalidad cardiovascular en la detección pulmonar de dosis baja de tomografía computarizada, radiología: imágenes cardiotorácicas (2021). DOI: 10.1148/ryct.2021190219 Proporcionado por la Sociedad Radiológica de América del Norte Cita: La detección del cáncer de pulmón predice el riesgo de muerte por enfermedad cardíaca (2021, 15 de abril) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress. com/news/2021-04-lung-cancer-screening-death-heart.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.