Biomarcadores en Corazón y Pulmón

Transcripción

1 Biomarcadores en Corazón y Pulmón Angel Alberich-Bayarri, PhD 1 Grupo de Investigación Biomédica en Imagen (GIBI230) Instituto de Investigación Sanitaria La Fe 2 QUIBIM SL alberich_ang@gva.es

2 Contenido 1. Introducción a los biomarcadores de imagen 2. Biomarcadores en pulmón 1. EPOC 3. Biomarcadores en corazón 1. Infarto 4. Conclusiones

3 Introducción a los Biomarcadores de Imagen Informe convencional Hallazgos en texto libre Criterios cualitativos Más sujeto a discrepancias Difícilmente explotable (técnicas de procesamiento de Lenguaje Natural) Informe estructurado Hallazgos con terminología estandarizada Criterios cualitativos estandarizados Menor variabilidad Moderadamente explotable Informe cuantitativo Biomarcadores de Imagen Hallazgos medibles Criterios objetivos Precisión y exactitud Permite la explotación cuantitativa de los datos para el análisis poblacional y la investigación

4 Introducción a los Biomarcadores de Imagen a

5 Introducción a los Biomarcadores de Imagen OPTIMIZACIÓN DE LA ADQUISICIÓN EXTRACCIÓN DE BIOMARCADORES DE IMAGEN CARACTERÍSTICAS DE LA IMAGEN MODELOS BIOLÓGICOS ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LOS DATOS MEDIANTE RADIÓMICA

6 Biomarcadores en Pulmón EPOC Enfisema: incremento anormal y persistente de los espacios aéreos distales a los bronquiolos terminales con destrucción de septos alveolares y sin fibrosis obvia.

7 Biomarcadores en Pulmón EPOC 1. Enfisema pulmonar (%) 2. Atrapamiento aéreo (%) 3. Diámetro y espesor vías aéreas (mm) 4. Textura pulmonar (fibrosis) (a.u.) 5. Ratio broncoarterial (%) 6. Calcio coronario (ml)

8 Biomarcadores en Pulmón EPOC TC de alta resolución Parámetros Descripción Plano de adquisición Axial a partir de adquisición helicoidal Cobertura Superior Cobertura Inferior Número máximo de cortes 800 recomendado Número mínimo de cortes 200 Contraste Por encima del ápex pulmonar Inferior a la base pulmonar Ventana para tejidos blandos o pulmón Resolución temporal Tiempo de adquisición de 10 s. Resolución espacial en z Resolución espacial x-y (tamaño de pixel) Voltaje de adquisición Corriente de adquisición Sistema de modulación de dosis Tipo de reconstrucción Espesor de corte 2mm 1mm 120 kvp 50 mas (Low Dose) // 250mAs Activado FBP (Filtered Back-Projection) Inspiración - Espiración

9 EPOC Enfisema y atrapamiento aéreo Biomarcadores en Pulmón

10 Biomarcadores en Pulmón EPOC Enfisema y atrapamiento aéreo: Metodologías Umbrales fijos: -950 UH (INS) y -856 UH (ESP) Umbral adaptativo: adaptado al valor del aire en el estudio del propio paciente (PAT ) Percentil - 15 Respir Res Aug 13;10:75 Atrapamiento aéreo

11 EPOC Detección de la vía aérea Biomarcadores en Pulmón

12 EPOC Enfisema Biomarcadores en Pulmón

13 Biomarcadores en Corazón Isquemia miocárdica La detección del área miocárdica a riesgo y el edema mediante RM permite evaluar el daño inducido por reperfusión y detectar los cambios en el miocardio. Obstrucción de la arteria descendente anterior Reperfusión Evaluación a los 7 días mediante RM Función cardiovascular, edema, obstrucción microvascular y fibrosis Proyecto PREMICAT. Pilar Sepúlveda

14 Biomarcadores en Corazón Resonancia Magnética Función Eje largo Eje corto 4 cámaras Tracto de salida

15 Resonancia Magnética Función Biomarcadores en Corazón

16 Biomarcadores en Corazón Resonancia Magnética Perfusión Obstrucción microvascular: incapacidad de reperfundir una región que previamente ha sufrido isquemia 0.2 ml/kg AIF sin saturación 1500 ms T1 map

17 Biomarcadores en Corazón Resonancia Magnética Área a Riesgo y Fibrosis Realce Tardío Viabilidad (20% fibrosis) STIR Área a Riesgo (60%) Tetrazóleo

18 Análisis integrado con Inteligencia Artificial Nódulo pulmonar, detección y análisis de texturas Cálculo de la Fractional Flow Reserve (FFR) de manera no invasiva Post-proceso de TC espectral INTELIGENCIA ARTIFICIAL MACHINE LEARNING REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNN) DEEP LEARNING

19 Research agreement with NVIDIA Primera lectura RX Tórax Deep Learning imágenes etiquetadas Normal vs. Abnormal AUC=0.91 Análisis integrado con Inteligencia Artificial

20 Conclusiones 1. Los biomarcadores de imagen aportan información medible, objetiva, y con un alto grado de precisión si se realiza un diseño metodológico adecuado. 2. En el ámbito de la EPOC, podemos caracterizar mediante una única modalidad (TC) las alteraciones relacionadas con la enfermedad. 3. En el corazón, los biomarcadores de imagen extraídos a partir de RM permiten evaluar fenómenos del tejido miocárdico como la obstrucción microvascular. 4. Las técnicas de Inteligencia Artificial permiten apoyar al radiólogo mediante la clasificación automatizada de estudios.

21 Agradecimientos Ana Penadés Economic & Financial Manager Administrat ion Enrique Ruiz CTO Developme nt Alejandro Rodríguez PhD Image Analysis Engineer Amadeo Ten Image Analysis Engineer Imaging Biomarkers Analysis Sara Carratalá Neuroradiolo gy Sandra Pérez Data Manager Francisco Alcaide MRI Technician & PREBI Clinical Trials & PREBI Ángel Alberich- Bayarri, PhD. GIBI Scientific Technical Director & QUIBIM Founder and CEO Luis Martí Bonmatí MD, PhD. GIBI General Director & QUIBIM Founder GIBI230 & QUIBIM Directors Mª Carmen Rodríguez Team Coordinator Katherine Wilisch Marketing & Communicati ons Manager Encarna Sánchez Business Developer & Project Manager Rafael Hernánde z Navarro CTO Alejandro Mañas Full Stack Senior Developer Fabio García Castro R&D Responsible NEURO & MSK Alfredo Torregros a Image Analysis Scientist ONCO Belén Fos Guarinos Image Analysis Scientist LUNG Ana Jiménez Pastor Image Analysis Scientist LIVER Irene Mayorga Clinical Trials Coordinator Raúl Yébana Image Analysis Technician Management Development R+D and Imaging Biomarkers Analysis Clinical Trials

22 Biomarcadores en Corazón y Pulmón Angel Alberich-Bayarri, PhD 1 Grupo de Investigación Biomédica en Imagen (GIBI230) Instituto de Investigación Sanitaria La Fe 2 QUIBIM SL alberich_ang@gva.es