Los parámetros radiómicos del tejido adiposo epicárdico predicen la mortalidad en la embolia pulmonar aguda

Resumen

Antecedentes

La predicción precisa de la mortalidad a corto plazo en la embolia pulmonar aguda (APE) es muy importante. El objetivo del presente estudio fue analizar el papel pronóstico de los valores radiómicos del tejido adiposo epicárdico (TAE) en la EAP.

Métodos

En total, se incluyeron en el estudio 508 pacientes, 209 mujeres (42,1%), edad media, 64,7 ± 14,8 años. Fallecieron el 4,6% y el 12,4% (mortalidad a 7 y 30 días, respectivamente). Para la validación externa, se analizó más a fondo una cohorte de 186 pacientes. Fallecieron el 20,2% y el 27,7% (mortalidad a 7 y 30 días, respectivamente). La CTPA se realizó en el momento del ingreso de cada paciente antes de cualquier tratamiento previo en escáneres de TC multicorte. Un radiólogo capacitado, ciego a los resultados de los pacientes, segmentó semiautomáticamente el EAT en una estación de trabajo dedicada utilizando el software ImageJ. La extracción de características radiómicas se aplicó utilizando la biblioteca de piradiómica. Después de la corrección de la correlación entre características y la limpieza de características mediante bosque aleatorio y clasificación de características, implementamos firmas de características utilizando 247 características de cada paciente. En total, se identificaron 26 combinaciones de características con diferentes combinaciones de clases de características. Los pacientes fueron asignados aleatoriamente a una cohorte de entrenamiento y otra de validación con una proporción de 7:3. Caracterizamos dos modelos (mortalidad a 30 días y a 7 días). Los modelos incorporan una combinación de 13 características de siete clases diferentes de características de imagen.

Recomendaciones

Ajustamos los modelos caracterizados a una cohorte de validación (n = 169) para probar la precisión de nuestros modelos. Observamos un AUC de 0,776 (IC 0,671–0,881) y un AUC de 0,724 (IC 0,628–0,820) para la predicción de la mortalidad a 30 días y la mortalidad a 7 días, respectivamente. El porcentaje global de predicción correcta a este respecto fue del 88% y del 79% en las cohortes de validación. Por último, el AUC en una cohorte de validación externa independiente fue de 0,721 (IC 0,633–0,808) y 0,750 (IC 0,657–0,842), respectivamente.

Interpretación

Los parámetros radiómicos del EAT están fuertemente asociados con la mortalidad en pacientes con APE.

Número de ensayo clínico

No aplicable.

Introducción

La embolia pulmonar aguda (APE) es un trastorno potencialmente mortal con una alta mortalidad (1, 2). Por tanto, un diagnóstico inmediato de APE es crucial. El estándar de oro actual para el diagnóstico de APE es la angiografía pulmonar por tomografía computarizada (CTPA). Además, los parámetros CTPA también pueden predecir los resultados en pacientes con APE. Por ejemplo, el agrandamiento del ventrículo derecho se asocia con la mortalidad a los 30 días en la EAP (3). El reflujo del medio de contraste hacia la vena cava inferior (VCI) es otro parámetro importante de la CTPA. El reflujo de la VCI se correlaciona con la insuficiencia tricuspídea y con los niveles de troponina (4, 5). El reflujo de la VCI también se correlaciona con la mortalidad a los 30 días (6). La evidencia sugiere que el análisis de imágenes es una herramienta de diagnóstico emergente.

Recientemente, se ha propuesto el tejido adiposo epicárdico (EAT) como un nuevo biomarcador de imágenes en varias afecciones agudas. De hecho, el volumen y la atenuación del TAE distinguen de forma independiente a los pacientes con y sin infarto de miocardio.7). Además, la densidad del EAT predice la enfermedad arterial coronaria obstructiva y las características de placa de alto riesgo en pacientes con dolor torácico atípico.8). Además, en COVID-19, los parámetros de EAT como el volumen y/o la densidad pueden predecir resultados clínicos adversos (9).

En APE, anteriormente, solo un trabajo analizó las asociaciones entre EAT y los resultados (10).

Actualmente, se utilizan métodos modernos de posprocesamiento de imágenes, como la radiómica, para identificar nuevos biomarcadores de imágenes. Por ejemplo, en APE, varios valores de análisis de textura derivados de coágulos trombóticos difirieron significativamente entre los supervivientes y los no supervivientes (10).

Anteriormente, sólo unos pocos estudios informaron sobre la importancia pronóstica de las características radiómicas del EAT en varios trastornos cardíacos.11, 12). Hasta el momento, Ilyushenkova et al. demostró que el parámetro «nivel de gris no uniforme normalizado» era un predictor independiente de recurrencia de la fibrilación auricular después de la ablación con catéter (11). Además, las firmas radiómicas de EAT también pueden mejorar la predicción del riesgo cardíaco en pacientes con enfermedad de las arterias coronarias (12).

Hasta donde sabemos, no hay informes sobre la importancia clínica de los valores basados ​​en radiómica derivados de EAT en APE. Presumiblemente, el análisis radiómico de EAT puede proporcionar nuevos parámetros sensibles para la predicción de un pronóstico desfavorable en APE.

El propósito del presente trabajo fue investigar el papel pronóstico de los parámetros radiómicos de EAT en pacientes con APE.

Métodos

Adquisición de datos

Cohorte principal

El presente estudio retrospectivo fue aprobado por la junta de revisión institucional (Nr. 145/21, Comité de Ética, Universidad Otto-von-Guericke de Magdeburg, Magdeburg, Alemania). El estudio se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Se renunció al consentimiento informado debido al diseño retrospectivo.

Para este estudio, se examinó la base de datos clínica en busca de casos de APE en el período comprendido entre 2015 y 2021. Los criterios de inclusión para el estudio fueron:

• suficientes imágenes CTPA al momento del ingreso al hospital;

• información disponible sobre mortalidad a 30 y 7 días (según las historias clínicas, en todos los casos la mortalidad se atribuyó a EP aguda);

• no se administró tratamiento trombolítico antes y/o durante la CTPA;

• información sobre troponina, lactato, sPESI e inestabilidad hemodinámica.

Los criterios de exclusión fueron los siguientes:

• artefactos de imagen graves;

• datos clínicos/seguimiento faltantes;

• EP crónica.

En total, 508 pacientes cumplieron los criterios de inclusión (Fig. 1). Los pacientes fueron 209 mujeres (42,1%) y 299 hombres (57,9%) con una media de 64,7 ± 14,8 años.

Figura 1

Diagrama de flujo de reclutamiento de pacientes y diseño del estudio.

Imagen a tamaño completo

Cohorte de validación independiente

Para la evaluación externa, se recopiló una cohorte adicional. Para esta cohorte se realizó una búsqueda retrospectiva en la base de datos clínica del Departamento de Medicina Interna de la Universidad de Leipzig. Este subproyecto fue aprobado por la junta de revisión institucional (Nr. 118/19-ck, Comité de Ética, Universidad de Leipzig, Leipzig, Alemania). También hubo criterios de inclusión y exclusión similares. En total, se incluyeron 186 pacientes (Fig. 1). Los pacientes fueron 96 (52%) hombres y 90 (48%) mujeres con una edad media de 64,1 ± 15,6 años.

Técnica de imagen

La CTPA se realizó en el momento del ingreso de cada paciente antes de cualquier tratamiento previo en escáneres de TC multicorte (Siemens Somatom Definición AS+, Siemens Healthcare, Alemania o Canon Aquilion Prime, Canon Medical Systems, Ottawara, Japón). En todos los casos, se administró por vía intravenosa un agente de contraste yodado (60–150 ml Accupaque 300 mg/ml, GE Healthcare Buchler GmbH & Co. KG, Braunschweig, Alemania o Imeron 300, Bracco Imaging Deutschland GmbH, Konstanz, Alemania) a través de un dispositivo periférico. vía venosa a una velocidad de 3,0 a 4,0 ml/s. El seguimiento automático del bolo se realizó en el tronco pulmonar con un disparador de 100 unidades Hounsfield (HU). Los parámetros de imagen fueron los siguientes: 100–120 kVp, 25–200 mA (corriente del tubo modulada 50–400 mA), espesor de corte de 1 mm y un factor de paso de 1,4.

Análisis de comer

La segmentación EAT fue realizada por un radiólogo capacitado (AA). El pericardio se trazó manualmente desde la arteria pulmonar derecha hasta el diafragma respetando como límites anatómicos la bifurcación de la arteria pulmonar, la aurícula izquierda y la raíz aórtica como límite superior y el diafragma y el ápex del ventrículo izquierdo como límite inferior. Además, la región de interés dentro del área trazada se definió en función de valores umbral de densidad entre − 30 y − 190 unidades Hounsfield (HU). Después de la reconstrucción tridimensional, el programa de software calculó automáticamente el volumen EAT. La segmentación se realizó en una estación de trabajo dedicada utilizando el software ImageJ (Fig. 2a). El radiólogo estaba cegado a los resultados de los pacientes. Los datos del volumen EAT segmentados se guardaron en formato DICOM, antes de transformarse en formato NRRD usando Python (Fig. 2b).

Figura 2

(a) Segmentación de EAT en CTPA. (b) Imágenes EAT segmentadas

Imagen a tamaño completo

La extracción de las características radiómicas se aplicó utilizando la biblioteca de piradiómica (https://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/), una caja de herramientas de Python y la utilizó para un análisis profundo de los datos de CT (13). El archivo de parámetros .yaml se almacena y se puede aplicar previa solicitud. Los conjuntos de datos se normalizaron a -1024 HU y 1000 HU según los pasos de normalización piradiómica. Utilizamos la configuración recomendada para los datos de TC (con modificaciones personalizadas) y extrajimos automáticamente 1661 características para cada paciente. Los resultados se almacenaron en un archivo Excel de gran tamaño para su posterior análisis.

Los pacientes fueron asignados aleatoriamente a una cohorte de entrenamiento y otra de validación con una proporción de 7:3 (Fig. 1).

Dividimos las características extraídas del EAT en tres grupos principales: (a) estadísticas de primer orden, (b) parámetros de textura y (c) características de tamaño/forma. Las primeras 19 características se basan en histogramas y describen principalmente la distribución del valor de atenuación de EAT (nivel gris-blanco). Las características texturales caracterizan la relación espacial entre los valores de grises de los vóxeles y, por lo tanto, la heterogeneidad de las medidas del tejido adiposo y su aspereza, que se describe con más detalle mediante cinco matrices (matriz de dependencia de niveles de grises (GLDM), matriz de coocurrencia de niveles de grises (GLCM) , matriz de zona de tamaño de nivel de grises (GLSZM), matriz de longitud de ejecución de nivel de gris (GLRLM) y matriz de diferencia de tono de gris de vecindad (NGTDM)). Además, extrajimos características de tamaño y forma…