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Modelo nuevo detecta los efectos de la COVID prolongada usando radiografías simples del tórax

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 05 Nov 2022

Para los pacientes que lidian con síntomas respiratorios persistentes del nuevo coronavirus, una radiografía de tórax no puede revelar mucho. Los exámenes bidimensionales (2D) simplemente no pueden diferenciar la función pulmonar comprometida. Para ese diagnóstico, se necesita una técnica tridimensional (3D) más costosa llamada tomografía computarizada. Sin embargo, muchas clínicas médicas no cuentan con equipos de tomografía computarizada, lo que deja a los llamados pacientes con COVID prolongada con poca información sobre su función pulmonar. Pero eso puede cambiar. Los investigadores desarrollaron lo que se denomina un modelo de aprendizaje contrastivo que “aprende” a partir de imágenes compuestas en 2D construidas a partir de imágenes de TC en 3D para detectar la función pulmonar comprometida en pacientes con COVID prolongada. Otra técnica, llamada transferencia de aprendizaje, luego transmite información de diagnóstico pulmonar de una tomografía computarizada a una radiografía de tórax, lo que permite que el equipo de rayos X de tórax detecte anomalías como si esos pacientes hubieran usado una tomografía computarizada.

En el estudio, los investigadores de la Universidad de Iowa (Iowa City, IA, EUA) mostraron cómo su modelo de aprendizaje contrastivo podía ser aplicado para detectar la enfermedad de las vías respiratorias pequeñas, que es una etapa temprana de la función pulmonar comprometida en pacientes con COVID prolongada. De los pacientes con COVID prolongada, los modelos fueron lo suficientemente avanzados como para diferenciar la gravedad de la función pulmonar comprometida, separando a aquellos con enfermedad de las vías respiratorias pequeñas de aquellos con problemas respiratorios más avanzados.


Imagen: El modelo avanzado puede detectar daño pulmonar en pacientes con COVID prolongada y clasificar los subtipos de pacientes (Fotografía cortesía de la Universidad de Iowa)
Imagen: El modelo avanzado puede detectar daño pulmonar en pacientes con COVID prolongada y clasificar los subtipos de pacientes (Fotografía cortesía de la Universidad de Iowa)

Los investigadores basaron su modelo en tomografías computarizadas de 100 personas infectadas con la cepa COVID original y fueron a diagnosticar problemas respiratorios entre junio y diciembre de 2020. Muchos de estos pacientes con COVID prolongada tenían enfermedad de las vías respiratorias pequeñas, que afecta a una red de más más de 10.000 tubos en el nexo en el pulmón donde el aire oxigenado se mezcla con la sangre para ser transportado por todo el cuerpo. Las personas con enfermedad de las vías respiratorias pequeñas tienen muchos de estos vasos sanguíneos contraídos, lo que limita el intercambio de oxígeno y sangre en los pulmones e impide la respiración en general.

Los investigadores recopilaron puntos de datos en dos intervalos en las tomografías computarizadas de los pulmones: cuando el paciente inhalaba y cuando exhalaba. Los investigadores compararon sus resultados con un grupo de control que no había contraído el virus mientras creaban el modelo de aprendizaje contrastivo. Los investigadores también avanzaron en el modelo para que pudiera separar a los pacientes con enfermedad de las vías respiratorias pequeñas de aquellos con complicaciones más avanzadas, como el enfisema. Los investigadores señalan que el estudio es limitado, en parte porque el tamaño de la muestra es pequeño y los pacientes pertenecen a un solo centro médico. Un tamaño de muestra más grande, escriben, puede descubrir más variaciones en la función pulmonar derivadas de una COVID prolongada.

“El estudio demostró de manera independiente que los pacientes con post-COVID tienen dos tipos de lesiones pulmonares (enfermedad de las vías respiratorias pequeñas y fibrosis/inflamación del parénquima pulmonar) que son persistentes después de haberse recuperado de su infección inicial por SARS CoV-2”, dijo Alejandro Comellas, profesor clínico de medicina interna: pulmonar, cuidados intensivos y medicina ocupacional y coautor de este estudio.

“El nuevo elemento del modelo es tomar información de tomografías computarizadas en 3D que muestran el volumen pulmonar y transferir esa información a un modelo que mostrará estas mismas características en imágenes en 2D”, dijeron Ching-Long Lin, Edward M. Mielnik y Samuel R. Harding. profesor y presidente del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Facultad de Ingeniería de Iowa. “Los médicos podrían usar radiografías de tórax para detectar estos resultados. Esa es la perspectiva más amplia”.

“Las radiografías de tórax son accesibles, mientras que las tomografías computarizadas son más costosas y no tan accesibles”, agregó Lin. “Nuestro modelo se puede mejorar aún más, y creo que existe la posibilidad de que se use en todas las clínicas sin tener que comprar equipos de imagenología costosos, como escáneres de tomografía computarizada”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Iowa  


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