Artículo original: Kral J, Cabal M, Kasickova L, Havelka J, Jonszta T, Volny O et al. Machine learning volumetry of ischemic brain lesions on CT after thrombectomy—prospective diagnostic accuracy study in ischemic stroke patients. Neuroradiology 2020; 62:1239–1245.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-020-02419-7
Sociedad: European Society of Neuroradiology
Palabras clave: computed tomography, software, automatic, final ischemia.
Abreviaturas y acrónimos utilizados: ACV (accidente cerebrovascular), VLI (volumen de lesión isquémica), TC (tomografía computarizada), RM (resonancia magnética).
Línea editorial del número:
La revista Neuroradiology, con un factor de impacto de 2.238 y más de 216.000 descargas en el año 2019 es la revista de referencia a la hora de buscar artículos de actualización en el campo de la neurorradiología. En el mes de octubre publica una serie de artículos muy variados que incluyen tanto patología cerebral como espinal y cervical. Además hay publicaciones que tratan tanto de patología neurológica aguda como el ACV o los aneurismas como patología crónica como las migrañas. Destaca una revisión sobre la inteligencia artificial y su aplicación en la neurorradiología, campo cada vez más presente en radiodiagnóstico.
Motivo para la selección:
El ACV es una patología muy frecuente en nuestro medio a la que nos enfrentamos constantemente en las urgencias de los hospitales. El pronóstico de estos pacientes viene determinado por un diagnóstico y un tratamiento precoz y preciso, y, la radiología juega un papel fundamental en ambos. No obstante, el seguimiento en estos pacientes es de especial relevancia porque es en este momento donde se van a visualizar posibles complicaciones secundarias a los mismos. Por tanto, cuantas más herramientas se conozcan en este campo, más precisión y seguridad podremos dar durante todo el proceso, desde el diagnóstico del paciente hasta el alta hospitalaria.
Resumen:
La neuroimagen supone una parte importante no solo para el diagnóstico del ACV sino también para su seguimiento, detección de complicaciones y pronóstico.
La medición del VLI es un biomarcador de la eficacia del tratamiento del ACV, se realiza de manera manual o automática y supone un factor predictivo del grado de funcionalidad en pacientes con un infarto de circulación anterior.
El grupo alemán liderado por Kral J realizó un estudio prospectivo observacional de mayo de 2018 a mayo de 2019 donde incluyeron a 45 pacientes con oclusión de la circulación cerebral anterior tratados con trombectomía a los que se les realizó una TC y una RM 24 horas después del tratamiento. Se excluyeron los pacientes que presentaron transformación hemorrágica.
El objetivo del estudio consistía en evaluar el grado de concordancia entre la medición manual del VLI en estudios de difusión en RM (realizado por dos neurorradiológos expertos) y la medición automática en la TC sin contraste a través del software Brainomix 24 horas después del tratamiento.
En el estudio se observó que el VLI medido manualmente mediante RM en pacientes con buena respuesta al tratamiento era concordante con el medido de manera automática y, ambos a su vez, demostraron un VLI menor que en pacientes con mayor afectación clínica.
Finalmente, el estudio demostró una buena correlación entre la medición manual por un experto con RM y la medición automática con la TC, destacando el potencial del software automático debido a que supone un menor tiempo de realización con obtención de buenos resultados radiológicos.
Valoración personal:
El artículo del grupo alemán es un estudio completo acerca de una herramienta diagnóstica poco conocida y utilizada pero de gran valor pronóstico. El estudio es prospectivo aunque presenta un número limitado de pacientes, con criterios de inclusión y exclusión claros. Sin embargo, dado que no incluye a pacientes con transformación hemorrágica y que se comparan dos técnicas diferentes, el estudio no es del todo concluyente ni se puede extrapolar a la población general.
El artículo se acompaña de pocas imágenes aunque es de muy fácil lectura y comprensión con adecuada explicación del método llevado a cabo en el estudio.
Alicia Berral Santana
Hospital Universitario de Getafe, R4
cbseram.com 
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