Nuevas técnicas de radiodiagnóstico para tumores cerebrales

La espectroscopia por resonancia magnética con fósforo (31P ERM) se perfila desde hace un tiempo como posible alternativa a la RMN, de uso muy extendido. Aunque ofrece información valiosa in vivo sobre el estado de energía, el pH y el metabolismo del área objetivo, la resolución es mejorable y la relación señal/ruido (SNR) es baja.

Los avances incorporados a los escáneres de alta intensidad de campo (tres teslas, 3T) y las bobinas receptoras multicanal de radiofrecuencia abren la puerta a todo un abanico de aplicaciones. Científicos financiados con fondos europeos se han puesto manos a la obra para desarrollar métricas adecuadas para evaluar la virulencia de los tumores cerebrales en el marco del proyecto «Phosphorus MR spectroscopic imaging of brain tumours at 3T» (31P_SPECTRA_3T). Para ello, se centraron en los picos espectrales producidos por los metabolitos de interés.

El consorcio comparó análisis de tiempo-dominio y de frecuencia-dominio de estudios radiológicos clínicos para cuantificar con precisión los datos de 31P ERM del cerebro humano con 3T, tarea esta que entraña cierta dificultad debido a la baja SNR. Con los dos programas evaluados (Advanced Method for Accurate, Robust and Efficient Spectral fitting —AMARES— y Spectroscopic Imaging, Visualization and Computing —SIVIC—, de código abierto) se obtuvieron estimaciones de ratio de pico muy similares, aunque cabe destacar que AMARES ofreció mejores resultados con los espectros con mucho ruido.

Tras evaluar las técnicas de medición y cuantificación, el equipo procedió a aplicarlas, para lo cual analizó la heterogeneidad espacial y las características de varios tumores cerebrales mediante 31P ERM a 3T. Los científicos compararon los datos de tres voluntarios sanos con los de once pacientes, previa obtención de los consentimientos informados pertinentes.

A pesar del reducido tamaño de la muestra, los resultados corroboraron la capacidad de ambas técnicas (que emplean una máquina de soporte vectorial y la regresión logística, respectivamente) para clasificar y diferenciar los tumores cerebrales del tejido sano. Con la regresión logística se obtuvieron mejores resultados en términos de sensibilidad, especificidad y precisión.

Por último, los investigadores procesaron los espectros de los voluntarios sanos y los pacientes utilizando AMARES y posteriormente regresiones lineales para ajustar las intensidades de los vóxeles a una proporción de metabolitos determinada. Se centraron en los ratios de la evaluación anterior, los cuales denotaban una variación entre los sujetos sanos y los pacientes.

31P_SPECTRA_3T ha contribuido a la implantación de la 31P ERM gracias a una mayor comprensión de esta técnica y al desarrollo de métricas. A medida que se amplíen las bases de datos de tejidos sanos y afectados, será posible mejorar la calidad del diagnóstico y la planificación del tratamiento.