Artículo original: Zuo YQ, Gao D, Cui JJ, Yin YL, Gao ZH et al. Peritumoral and intratumoral radiomics for predicting visceral pleural invasion in lung adenocarcinoma based on preoperative computed tomography (CT). Clin. Radiol. 2025;80:106729
DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2024.10.010
Sociedad: Royal College of Radiologists (@RCRadiologists)
Palabras clave: N/A
Abreviaturas y acrónimos utilizados: TC (tomografía computarizada).
Línea editorial: Clinical Radiology es la revista asociada al Royal College of Radiologists, entidad fundada en 1975, y cuyo origen se remonta a The British Association of Radiologists, en 1934. La editorial Elsevier se encarga de la publicación de la revista, que publica de forma mensual todo tipo de artículos: originales, revisiones y revisiones por imagen (pictorial review), englobando todos los ámbitos del diagnóstico por imagen, incluyendo la medicina nuclear, así como papers relacionados con aspectos éticos y de calidad, la protección radiológica y artículos con un fin más educacional, ordenándolos por secciones, lo cual facilita que los radiólogos subespecializados encuentren con facilidad el ámbito al que se dedican, y que los radiólogos generales encuentren fácilmente lo que más les interesa o necesitan para un caso en concreto. En el momento de realizar esta revisión, el número de enero todavía se encuentra en proceso, pero ya contiene numerosos artículos siendo nuevamente la inteligencia artificial y radiómica las principales protagonistas, con ejemplos como un estudio que usa estas dos herramientas para detectar metástasis peritoneales ocultas en cáncer gástrico, lo cual demuestra que esta revista se encuentra en la vanguardia de la radiología. Destaca también el número de artículos de investigación, como uno acerca de los cambios en secuencias de difusión cerebrales en niños con síndrome nefrótico. Finalmente, la distribución de los artículos entre las secciones de la radiología es homogénea.
Motivos para la selección: El principal motivo de la selección de este artículo es aprender sobre la radiómica, ya que como comentaré en el apartado de la valoración personal, los autores describen con detalle el procedimiento, lo cual resulta ventajoso. Además, la patología sobre la que se aplica, el adenocarcinoma de pulmón, presenta unos hallazgos en la TC no muy complejos, por lo que esto permite centrarse en el proceso de adquisición de datos mediante la radiómica. Tarde o temprano, estas técnicas van a llegar a la práctica clínica habitual, aunque a día de hoy se encuentren en una fase experimental, y cuanto más se adelante en el estudio de las mismas, más rápida será su incorporación al día a día.
Otro motivo para elegir este artículo es que el cáncer de pulmón sigue siendo una de las principales causas de muerte, así que todo conocimiento que se aporte, es un paso más hacia la reducción de la mortalidad que produce.
Resumen:
Introducción:
Los autores comienzan aportando algunos datos epidemiológicos acerca del cáncer del pulmón, como que es el que más mortalidad presenta y el segundo más diagnosticado, siendo el adenocarcinoma la histología más frecuente. Para los tumores localizados se opta por la cirugía, mientras que para los irresecables se usa quimio y radioterapia.
Destacan además, la baja supervivencia que todavía hoy presenta, siendo la invasión pleural un factor pronóstico muy importante. Para la estadificación preoperatoria se dispone de la TC, pero presenta una baja sensibilidad y valor predictivo positivo para la detección de la invasión pleural, lo cual limita la capacidad de la TC para estadificar correctamente una neoplasia de pulmón y esto complica la decisión terapéutica de algunos pacientes. Es en este punto en el que los autores proponen que la radiómica, que consiste en la extracción de datos cuantitativos de las imágenes, podría mejorar la estadificación tumoral, aludiendo a otros estudios en los que se ha analizado tumores primarios, sus metástasis y los tejidos normales circundantes. Su hipótesis es que la invasión pleural presenta características similares a los tejidos tumorales y peritumorales que podrían ser analizadas y comparadas con radiómica, y añaden que pocos estudios han ido en esta línea de investigación concreta. Por tanto, su objetivo es desarrollar y validar radiómica peri e intratumoral para, con métodos de inteligencia artificial, predecir la invasión pleural del adenocarcinoma de pulmón, y con ello mejorar la estadificación preoperatoria.
Material y métodos:
Se trata de un estudio retrospectivo que contó con pacientes diagnosticados de adenocarcinoma de pulmón desde enero de 2020 hasta mayo de 2023, con los siguientes criterios de inclusión: confirmación anatomopatológica del diagnóstico, así como de la presencia o no de invasión pleural, y realización de TC torácica con cortes de menos de 1.5 mm de grosor 2 semanas antes de la cirugía.
Se recogieron datos clínicos de los pacientes, dos radiólogos con más de 15 años de experiencia analizaron las imágenes de TC, describiendo las características del tumor (tamaño, forma, bordes, densidad, localización, etc), y un patólogo con más de 10 años de experiencia recogió los datos anatomopatológicos. Después se dividió a los pacientes en dos cohortes: una de entrenamiento para seleccionar las características y construir el modelo, y la de validación, para probar el modelo.
En cuanto al procesamiento de las imágenes, los dos radiólogos delinearon el tumor para calcular su volumen y después definieron las áreas peritumorales e intratumorales de la siguiente manera: con un software ampliaron el borde del tumor 4 mm hacia afuera, es decir hacia pulmón sano y hacia adentro, es decir hacia el tumor, creando después dos volúmenes, uno que incluye todo el tumor y esos 4 mm hacia pulmón, que denominaron volumen peritumoral, y otro que incluye solo los 4 mm hacia el pulmón sano y los 4 mm hacia el tumor, excluyendo el centro del mismo, que denominaron volumen del anillo tumoral. Este procedimiento está bien explicado en una figura del artículo.
Tras esto, extrajeron múltiples variables radiómicas usando los volúmenes anteriormente descritos, que se basan en la forma del tumor, su tamaño, su densidad intratumoral y circundante, la coincidencia o diferencia en la escala de grises entre el tumor y sus alrededores… y usaron un modelo de inteligencia artificial para elaborar un “rad score” según el número de variables radiómicas que el tumor presenta que son susceptibles de invasión pleural. A la vez, compararon múltiples variables clínicas y morfológicas entre los tumores con invasión pleural y sin ella, integrando todas aquellas con resultado estadísticamente significativo, en un modelo multivariable junto con el “rad score”. Representaron este modelo en una curva ROC y calcularon el área bajo de la curva para evaluar el rendimiento del modelo. Los autores describen todos los tests estadísticos utilizados para estas comparaciones y para la elaboración del modelo.
Resultados:
Se incluyeron 350 pacientes en el estudio, 281 sin invasión pleural. De las variables clínicas y morfológicas, solo el diámetro máximo, la densidad del tumor, y la presencia de indentación pleural fueron significativamente distintas entre los tumores con y sin invasión pleural.
En cuanto a las variables radiómicas, se seleccionaron de los volúmenes total del tumor, peritumoral y del anillo tumoral, resultando en 1904 de los dos primeros y en el doble del tercer volumen. Se eliminaron con programas de inteligencia artificial aquellas irrelevantes o redundantes, con un remanente de 25, 20 y 24 variables respectivamente, que fue utilizado para calcular el “rad score”. Tras esto, construyeron 3 modelos para predecir la invasión pleural, uno solo con las variables morfológicas mencionadas en el párrafo anterior, otro con las variables radiómicas solamente y otro con ambas, demostrando estos dos últimos modelos superioridad respecto al primero, lo que indica que la radiómica es superior a las características morfológicas.
Discusión:
En este apartado los autores insisten en la idea de que las variables radiómicas permiten determinar con mayor precisión la presencia de invasión pleural que las variables morfológicas. Aprovechan también para apelar a otros estudios con resultados similares para demostrar el criterio de consistencia.
Por otro lado retoman la idea de que han obtenido variables radiómicas de la región peri e intratumoral, lo cual arroja dos conclusiones: la radiómica peritumoral es buena predictora de la invasión pleural, al poder analizar la heterogeneidad del microambiente y los datos intratumorales también aumentan el rendimiento del modelo al aportar datos sobre la heterogeneidad del tumor.
Por último nombran algunas limitaciones del estudio, como su carácter retrospectivo, su realización en un único centro y su necesidad de validación externa.
Valoración personal:
El texto de este artículo no es fácil de leer, no tanto porque los autores no expliquen adecuadamente el tema sino por la inherente complejidad del mismo, ya que la mayoría de radiólogos no están familiarizados con la radiómica. Si a esto sumamos la escasez de imágenes radiológicas debido a que se trata de un estudio de investigación y a que el tema que trata no las necesita, este artículo puede parecer árido. Sin embargo, como comentaba en la introducción, los autores explican de forma clara el procesamiento de las imágenes y adquisición de las variables radiómicas. Con todo esto en mente, este manuscrito podría ser recomendable para aquellos profesionales que han iniciado el estudio de la radiómica y quieren continuar con su formación.
Cuando me toca revisar revistas como ésta, que recoge los nuevos avances en la especialidad saco dos conclusiones: la primera es que la radiología nunca se conforma con la tecnología de la que dispone, encontrándose siempre en permanente revolución. Esto puede ser cansado para los profesionales, obligados a una constante renovación intelectual, tarea que se vuelve más dura a medida que avanza la carrera laboral por múltiples razones que no vienen al caso, pero también puede funcionar como remedio contra el estancamiento profesional, la falta de metas y retos, algunos de los principales factores que propician el síndrome del quemado. La segunda conclusión es que esa constante revolución tecnológica está llevando cada vez más a la radiología hacia la informática, convirtiendo a los radiólogos en programadores y analizadores de datos más que en interpretadores de imagen como hasta ahora. De nosotros depende decidir si ese cambio es recomendable o debemos apoyarnos más en otros profesionales que nos ayuden con estas tareas como pueden ser los ingenieros o los propios informáticos. Al final, lo que más importa es dar atención de calidad al paciente, y parece que estas nuevas herramientas la mejoran. Hasta que ese momento llegue, debemos disfrutar de la radiología actual con sus limitaciones y subjetividades, pero que es, sin duda, más emocionante.
Sociedad: Royal College of Radiologists (@RCRadiologists)
Sección y órgano-sistema: Radiología de tórax.
Técnica radiológica: TC y radiómica.
Tipo de artículo: Artículo de investigación.
Año de residencia recomendado: R3, R4.
Andoni Azcona Pereda
Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, R4.
cbseram.com 
Deja un comentario