Biomarcadores en Corazón y Pulmón

Angel Alberich-Bayarri, PhD1 Grupo de Investigación Biomédica en Imagen (GIBI230)

Instituto de Investigación Sanitaria La Fe2 QUIBIM SL

alberich_ang@gva.es

Contenido

1. Introducción a los biomarcadores de imagen

2. Biomarcadores en pulmón1. EPOC

3. Biomarcadores en corazón1. Infarto

4. Conclusiones

Introducción a los

Biomarcadores de Imagen

Informe convencional Informe estructurado

Hallazgos en texto libre Hallazgos con terminologíaestandarizada

Criterios cualitativos Criterios cualitativosestandarizados

Más sujeto a discrepancias Menor variabilidad

Difícilmente explotable(técnicas de procesamiento de LenguajeNatural)

Moderadamente explotable

Informe cuantitativoBiomarcadores de Imagen

Hallazgos medibles

Criterios objetivos

Precisión y exactitud

Permite la explotacióncuantitativa de los datospara el análisis poblacionaly la investigación

Introducción a los

Biomarcadores de Imagen

• a

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

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.

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)

Biomarcadores en Pulmón

EPOC

TC de alta resolución Parámetros Descripción

Plano de adquisición Axial a partir de adquisición helicoidal

Cobertura Superior Por encima del ápex pulmonar

Cobertura Inferior Inferior a la base pulmonar

Número máximo de cortesrecomendado

800

Número mínimo de cortes 200

Contraste Ventana para tejidos blandos o pulmón

Resolución temporal Tiempo de adquisición de 10 s.

Resolución espacial en z Espesor de corte ≤ 2mm

Resolución espacial x-y(tamaño de pixel)

≤ 1mm

Voltaje de adquisición 120 kVp

Corriente de adquisición 50 mAs (Low Dose) // 250mAs

Sistema de modulación dedosis

Activado

Tipo de reconstrucción FBP (Filtered Back-Projection)

Inspiración - Espiración

Biomarcadores en Pulmón

EPOC

Enfisema y atrapamiento aéreo

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 201.331.295)

• Percentil - 15

Atrapamiento aéreoRespir Res. 2009 Aug 13;10:75

Biomarcadores en Pulmón

EPOC

Detección de la vía aérea

Biomarcadores en Pulmón

EPOC

Enfisema

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

Biomarcadores en Corazón

Resonancia Magnética – Función

4 cámaras

Eje corto

Eje largo

Tracto de salida

Biomarcadores en Corazón

Resonancia Magnética – Función

Biomarcadores en Corazón

Resonancia Magnética – Perfusión

0.2 ml/Kg

AIF sin saturación

T1 map

1500 ms

Obstrucción microvascular:

incapacidad de reperfundir una

región que previamente ha

sufrido isquemia

Biomarcadores en Corazón

Resonancia Magnética – Área a Riesgo y Fibrosis

Realce Tardío

Viabilidad (20% fibrosis)

STIR

Área a Riesgo (60%)

Tetrazóleo

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

Análisis integrado con

Inteligencia Artificial

• Primera lectura RX

Tórax• Deep Learning

• 100.000 imágenes

etiquetadas

• Normal vs. Abnormal

• AUC=0.91

Research agreement

with NVIDIA

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.

Agradecimientos

Alejandro Rodríguez

PhDImage

AnalysisEngineer

Sara Carratalá

Neuroradiology

Francisco Alcaide

MRI Technician &

PREBI

Sandra Pérez

Data Manager

Ana Penadés

Economic & FinancialManager

Administration

Luis Martí BonmatíMD, PhD.

GIBI General Director

& QUIBIM Founder

Ángel Alberich-Bayarri,

PhD. GIBI

Scientific –TechnicalDirector &

QUIBIM Founder and

CEO

Amadeo Ten

ImageAnalysisEngineer

Enrique Ruiz CTO

Development Imaging Biomarkers Analysis Clinical Trials & PREBI

Belén FosGuarinos

ImageAnalysisScientist

LUNG

Fabio García Castro

R&D Responsible

NEURO & MSK

Rafael Hernánde

z Navarro

CTO

Irene Mayorga

Clinical Trials

Coordinator

Encarna Sánchez

Business Developer &

Project Manager

Katherine Wilisch

Marketing & Communications Manager

Alfredo Torregros

a Image

AnalysisScientist

ONCO

Ana Jiménez PastorImage

AnalysisScientist

LIVER

Alejandro Mañas

Full StackSenior

Developer

Raúl Yébana

Image Analysis

Technician

Management Development R+D and Imaging Biomarkers Analysis Clinical Trials

GIBI230 & QUIBIM Directors

MªCarmen

RodríguezTeam

Coordinator

Biomarcadores en Corazón y Pulmón

Angel Alberich-Bayarri, PhD1 Grupo de Investigación Biomédica en Imagen (GIBI230)

Instituto de Investigación Sanitaria La Fe2 QUIBIM SL

alberich_ang@gva.es