Investigadores del National Jewish Health han demostrado que aumentos sutiles en la cicatrización pulmonar, detectados mediante una herramienta basada en inteligencia artificial en tomografías computarizadas tomadas con un año de diferencia, se asocian con la progresión de la enfermedad y la supervivencia en pacientes con enfermedad pulmonar intersticial fibrótica. Los hallazgos, publicados recientemente en el American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine , sugieren que el análisis de imágenes computarizado podría proporcionar una forma más temprana y objetiva de identificar a los pacientes con mayor riesgo de agravamiento de la enfermedad.
«Descubrimos que incluso pequeños aumentos de la fibrosis a lo largo de un año indican un mayor riesgo de deterioro de la función pulmonar y mortalidad «, afirmó el Dr. Matthew Koslow, neumólogo de National Jewish Health y coautor principal del estudio. «Por ejemplo, los pacientes con un aumento del 5 % o más en la puntuación de fibrosis mostraron un riesgo más del doble de muerte o trasplante de pulmón y un deterioro más pronunciado de la función pulmonar al año siguiente, en comparación con los pacientes con puntuaciones de fibrosis estables. Lo que es especialmente importante es que estos cambios fueron más pronunciados en los pacientes con enfermedad menos grave al inicio, precisamente el grupo donde la intervención temprana tiene el mayor potencial para alterar la evolución de la enfermedad».
Las enfermedades pulmonares intersticiales fibróticas, que incluyen la fibrosis pulmonar idiopática (FPI), son un grupo de trastornos crónicos y progresivos caracterizados por la cicatrización pulmonar que dificulta cada vez más la respiración. Las herramientas actuales para predecir la progresión se basan en los síntomas, las pruebas de función pulmonar y la interpretación radiológica de tomografías computarizadas de alta resolución; cada una de estas herramientas puede verse limitada por la subjetividad o la variabilidad, especialmente al evaluar los cambios a lo largo del tiempo.
El nuevo estudio empleó un método de aprendizaje profundo denominado análisis textural basado en datos (ATD). Desarrollado por el Laboratorio de Imágenes Cuantitativas del National Jewish Health, el ATD proporciona una medición precisa del grado de fibrosis pulmonar en tomografías computarizadas. Los investigadores descubrieron que el aumento de las puntuaciones de fibrosis del ATD a lo largo de un año se asociaba estrechamente con un deterioro posterior de la función pulmonar y un mayor riesgo de muerte o de trasplante de pulmón .
«Este trabajo demuestra cómo las imágenes cuantitativas y los modelos estadísticos robustos pueden revelar patrones significativos en la progresión de la enfermedad «, afirmó el Dr. David Baraghoshi, bioestadístico de National Jewish Health y coautor principal del estudio. «Al analizar los cambios en las puntuaciones de fibrosis a lo largo del tiempo y vincularlos con resultados futuros, pudimos demostrar que los datos de imagen pueden servir como un potente indicador de la trayectoria clínica».
Los resultados fueron validados utilizando datos del Registro de Pacientes de la Fundación de Fibrosis Pulmonar , lo que subraya la generalización de los hallazgos.
Estos conocimientos podrían tener importantes implicaciones para los ensayos clínicos y la atención al paciente . El análisis cuantitativo de TC puede servir como criterio de valoración significativo para ensayos clínicos, una herramienta para seleccionar a los pacientes con mayor riesgo y una guía para la toma de decisiones terapéuticas en la práctica clínica.
Más información: Matthew Koslow et al., El cambio en un año en la tomografía computarizada cuantitativa se asocia con resultados significativos en la enfermedad pulmonar fibrótica, American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine (2025). DOI: 10.1164/rccm.202503-0535oc
Información de la revista: Revista estadounidense de medicina respiratoria y de cuidados críticos Proporcionado por
