Los investigadores han desarrollado una nueva forma computacional de analizar las imágenes de rayos X de los pulmones, lo que podría ser un gran avance en el diagnóstico y la evaluación de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y otras enfermedades pulmonares.
FUENTE: sciencedaily
Investigadores de la Universidad de Southampton han
desarrollado una nueva forma computacional de analizar las imágenes de rayos X
de los pulmones, lo que podría ser un gran avance en el diagnóstico y la
evaluación de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y otras
enfermedades pulmonares.
Un equipo multidisciplinario de matemáticos, clínicos y
especialistas en imágenes de tres facultades de la Universidad de Southampton
ha ideado un método para describir numéricamente la complicada estructura
tridimensional del pulmón mediante topología, una parte de las matemáticas
diseñada específicamente para el estudio de complejos formas.
Utilizando una combinación de tomografía computarizada (TC),
computación de alto rendimiento y algoritmos, los investigadores calcularon las
características numéricas, en tres dimensiones, de los árboles bronquiales
completos de 64 pacientes categorizados en cuatro grupos diferentes: no
fumadores sanos, fumadores sanos, pacientes con EPOC moderada y pacientes con
EPOC leve.
La EPOC es una afección pulmonar compleja que involucra, en
diversos grados, las vías respiratorias (bronquios) y el tejido pulmonar
(alvéolos); esto da como resultado una pérdida progresiva de la función
pulmonar. Afecta a más de 200 millones de personas en todo el mundo:
adultos de mediana edad o mayores, principalmente aquellos que han tenido una
exposición significativa al humo del cigarrillo. Es la cuarta causa de
muerte en el mundo.
El equipo analizó características tales como la estructura y
el tamaño del árbol bronquial, la longitud y dirección de sus ramas y los
cambios comparativos en la forma durante la inhalación profunda y la exhalación
completa. Descubrieron que, por lo general, un árbol más grande y más
complejo indica una mejor función pulmonar y un árbol distorsionado más
pequeño, una función pulmonar más pobre.
Los investigadores encontraron que su método novedoso fue
capaz de distinguir con precisión entre los diferentes grupos de pacientes, las
características de su función pulmonar y las diferentes etapas de su
condición. Pudo identificar caracteres no detectables a simple vista.
Además, esperan que repetir este método en una base de datos
mucho más grande y combinarlo con otros datos pueda conducir al desarrollo en
el mundo real de una valiosa herramienta clínica para el diagnóstico precoz de
enfermedades como la EPOC y el asma, proporcionando una información más
precisa. forma de identificar la gravedad de la condición de un paciente
individual.
El investigador principal y profesor de Matemáticas Jacek
Brodzki, de la Universidad de Southampton, dice: "Hasta ahora, la gravedad
de las afecciones pulmonares se ha evaluado mediante un espirómetro, un
dispositivo que mide la fuerza y la cantidad de aire que un paciente puede exhalar.
- y imágenes de TC bidimensionales, evaluadas por especialistas expertos, que
tienen una amplia experiencia en el examen e interpretación de imágenes de TC y
que utilizan medidas relativamente simples de densidad pulmonar y grosor de la
pared bronquial.
"Nuestro estudio muestra que este nuevo método, que
emplea análisis de datos topológicos, puede complementar y ampliar las técnicas
establecidas para proporcionar un rango de información valioso y preciso sobre
la función pulmonar de los individuos. Se necesita más investigación, pero esto
podría ayudar a tomar decisiones sobre el tratamiento de pacientes con
enfermedades pulmonares graves o potencialmente graves ".
El profesor de Medicina de la Universidad de Southampton y
el investigador principal del NIHR, ¿Ratko Djukanovi ?, comenta: "Este
método es un gran avance en nuestra capacidad para estudiar las anomalías
estructurales de la EPOC, una enfermedad compleja que afecta a tantas personas
y, por desgracia, los resultados en una significativa morbilidad y mortalidad.
"El método de análisis de imágenes desarrollado por los
matemáticos de nuestra Universidad es el primero en aplicar el campo de la
topología en enfermedades pulmonares, y uno de los pocos estudios de este tipo
en la medicina en general. Southampton es un gran lugar para la investigación
colaborativa de este tipo , por lo que esperamos trabajar más con nuestros
colegas matemáticos para desarrollar este método para su uso en la atención
clínica de rutina ".
La profesora Joy Conway, de Heath Sciences en Southampton,
agrega: "Este estudio es una colaboración única entre médicos y
matemáticos que nos da una nueva perspectiva sobre la interpretación de este
tipo de datos de tomografía computarizada. Con más investigaciones, es una gran
promesa para mejorar al paciente tratamiento en el futuro ".
FUENTE: sciencedaily
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