El modelo se ha entrenado con diversos tipos de radiografías de tórax para detectar aquellas con neumonía causada por coronavirus.

Los estudiantes Flavio Grillo y Javier Balbás del último curso de Ingeniería de la Universidad Europea de Madrid han creado un modelo, basado en la inteligencia artificial, que permite detectar la infección por COVID-19 a través de una radiografía de tórax.

Su investigación parte de la idea de que la imagen radiológica ayuda a diferenciar con gran precisión una neumonía provocada por coronavirus de otra causada por patógenos diferentes.

Esta herramienta puede dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o que dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía.

«Utilizando redes neuronales convolucionales, aplicamos un algoritmo de aprendizaje muy eficaz para analizar este tipo de imagen, capaz de extraer información diversa en función del tamaño y resolución de los ficheros de entrada”, dicen los autores.

El modelo se ha entrenado con cuatro tipos de radiografías de pacientes: con neumonía por coronavirus, otra distinta vírica o bacteriana, con ambos pulmones sanos y una cuarta categoría con las imágenes fallidas. Cuando se ponía a prueba, el índice de precisión alcanzaba el 97,9 %.

Las casi 8 000 radiografías que han seleccionado para el entrenamiento están verificadas, ya que proceden de la Universidad de Ottawa, Canadá, del Centro Nacional de Radiología Intensivista de Italia, de las bases de datos que usan los profesionales sanitarios durante la pandemia, y de un médico español que ha compartido decenas de radiografías on line.

Acceso abierto a profesionales

La herramienta está disponible de forma abierta y gratuita para los profesionales en las páginas webs coronavirusxray.com o covid19xray.com, donde sus creadores también les invitan a compartir más radiografías para seguir perfeccionando el sistema. De momento la respuesta está siendo muy positiva.

Grillo y Balbás, que también cursan Electrónica y Comunicaciones en la Universidad de Hertfordshire, Reino Unido,  dentro de un doble grado internacional, aseguran que su herramienta no es de diagnóstico en sí misma, pero sí apoya al colectivo médico para que pueda realizar mejores diagnósticos.

“Sirve para dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición las PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o bien dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía”, concluyen los futuros ingenieros.

mayo 15/2020(SINC)

Un equipo multidisciplinar en el que participa el Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC) ha publicado en el  Journal of Advanced Research la asociación entre la forma de las costillas y la función pulmonar en pacientes con osteogénesis imperfecta, una enfermedad rara que se da en 1 de cada 18.000 nacimientos.

Las deformidades de las costillas de los pacientes se relacionan con valores más bajos del volumen total de aire que expulsan.

Esta patología, comúnmente conocida como enfermedad de los huesos de cristal, es un trastorno genético causado por un defecto del colágeno tipo I, la proteína más abundante de la matriz extracelular del hueso.

El trastorno se debe principalmente a mutaciones en los genes que codifican las cadenas alfa de colágeno tipo I , COL1A1 y COL1A2, aunque las mutaciones en otros 14 genes también se han asociado con la enfermedad, explica Juan Alberto Sanchis Gimeno, de la Universidad de Valencia.

La osteogénesis imperfecta fue clasificada originalmente en cuatro tipos clínicos, con una esperanza de vida diferente. El estudio se ha centrado en la de tipo III, uno de los más severos que además está asociado a una progresiva deformidad de la caja torácica. Asimismo, tipos adicionales han sido descritos en los últimos años al ir aumentando el conocimiento genético de la enfermedad.

Gracias al empleo de la morfometría geométrica 3D, el grupo de investigadores ha medido la morfología de la caja torácica de pacientes con esta enfermedad y han encontrado relaciones significativas entre la forma de las costillas y el volumen total de aire que expulsaban tras una inspiración máxima (FVC) y durante el primer segundo de una espiración forzada (FEV1). El estudio reveló que las deformidades de las costillas que presentaban los pacientes estaban relacionadas con valores más bajos de ambos parámetros (FVC y FEV1).

Retrasar la aparición de las deformidades

La investigación demostró que las personas afectadas con las costillas alineadas más horizontalmente, con mayor asimetría en la caja torácica, con una columna toraco-lumbar corta y una curvatura muy marcada en la transición toraco-lumbar, presentaban peor función respiratoria.

Esta patología es un trastorno genético causado por un defecto del colágeno tipo I, la proteína más abundante de la matriz extracelular del hueso

Estos datos confirman la hipótesis, de que existe una relación directa entre las modificaciones estructurales progresivas de la caja torácica y el patrón de variaciones de volumen durante la respiración en pacientes con osteogénesis imperfecta grave.

Al ser una enfermedad sin cura y progresiva donde la principal causa de muerte son las complicaciones respiratorias, nuestros resultados sugieren que los pacientes necesitan acciones terapéuticas tempranas para retrasar o evitar la aparición de las deformidades del tórax asociadas con una peor función respiratoria, explica Sanchis Gimeno.

Se podría combinar desde la infancia un protocolo de fisioterapia específica dirigida a los músculos de la caja torácica con cirugía y atención ortopédica específica, para evitar la aparición de las deformidades del tórax que presentamos, continúa el investigador de la Universidad de Valencia.

Este trabajo es un buen ejemplo de cómo, desde un campo de la investigación básica como la paleoantropología, se pueden aportar metodologías a la investigación biomédica para sugerir nuevos tratamientos y procedimientos terapéuticos, en este caso la morfometría del tórax en tres dimensiones, concluye el director del Laboratorio de Morfología Virtual del MNCN, Markus Bastir.

En este estudio, financiado por la Fundación Asociación Huesos de Cristal de España (Fundación AHUCE), la Fundación Grupo ERESA para el desarrollo de la investigación médica, la Fundación Care4Brittlebones de Holanda y la Universidad de Valencia, han participado investigadores del Grupo de Investigación Anatomía Valencia de la Universidad de Valencia, del Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Universitario La Paz (IdiPAZ), y del Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), entre otros.

febrero 28/2020 (SINC)