Scanările RMN cu ajutorul inteligenței artificiale prezic riscul de diabet și boli cardiovasculare
Cercetătorii au dezvoltat un calculator de compoziție corporală asistat de inteligență artificială, utilizând date din peste 66.000 de adulți, revelând cum modificările ascunse în grăsime și mușchi odată cu vârsta pot semnala riscuri viitoare pentru diabet, boli cardiovasculare și deces prematur.
Într-un studiu recent publicat în Radiology, cercetătorii au estimat metrici ale compoziției corporale (BC) din scanările prin rezonanță magnetică (RMN) în populația generală.
Compoziția corporală RMN dezvăluie riscuri ascunse de boli cardiometabolice. Tomografia computerizată (CT) și RMN-ul au fost esențiale pentru diagnosticare, prognoză și monitorizarea bolilor. Dovezile sugerează că metricile BC, cum ar fi mușchiul scheletic (SM) și compartimentele de țesut adipos, derivate din scanările CT și RMN, sunt factori de risc pentru cancer, boli cardiometabolice și mortalitate. Cu toate acestea, aceste măsuri sunt influențate de sex, înălțime și vârstă. În plus, lipsesc curbele de referință cuprinzătoare ale variațiilor BC pe parcursul vieții.
Așadar, instrumentele care pot ajusta metricile BC derivate din imaginile RMN pentru a ține cont de factori de confuzie pot îmbunătăți acuratețea screeningului și pot ghida deciziile de tratament și strategiile de prevenire. Studiile de imagistică la scară largă realizate în populația generală pot fi folosite pentru a stabili curbe de referință BC. Măsurarea manuală a BC în seturi mari de date este consumatoare de timp, dar metodele de învățare profundă permit cuantificarea automată, eficientă și precisă din imagistică.
Cadrul AI a cuantificat compartimentele de mușchi și grăsime. În acest studiu, cercetătorii au calculat măsuri BC normalizate în funcție de vârstă, înălțime și sex, derivate din scanările RMN ale peste 66.000 de indivizi, utilizând un cadru de învățare profundă automatizat. Datele din două studii de cohortă ale populației generale au fost folosite: Cohorta Națională Germană (NAKO) și Cohorta Biobazei din Regatul Unit (UKB). O RMN cuprinzătoare a fost realizată pe un subset de participanți din ambele studii.
Studiul actual a folosit datele RMN ale 30.291 de subiecți NAKO și 36.317 subiecți UKB pentru a cuantifica BC. În plus, un cadru de învățare profundă complet automatizat și open-source a fost aplicat pentru a cuantifica măsurile BC, inclusiv SM, țesut adipos visceral (VAT), fracția de grăsime a mușchiului scheletic (SMFF), țesutul adipos intramuscular (IMAT) și țesutul adipos subcutanat (SAT). Analizele de supraviețuire au fost realizate doar în cohorta UKB, deoarece datele nu erau disponibile în cohorta NAKO.
Evenimentele incidente incluse au fost evenimente cardiovasculare adverse majore (MACE), inclusiv infarct miocardic, accident vascular ischemic sau deces cardiovascular, diabet și mortalitate generală. Covariatele incluse au fost vârsta, indicele de masă corporală (BMI), sexul, statutul de fumător, rasa, consumul de alcool, istoricul de cancer, hipertensiunea arterială și utilizarea medicamentelor antihipertensive. Au fost generate curbe de referință pe baza înălțimii și vârstei, stratificate pe sexe, pentru măsurile BC. Un scor z a fost calculat pentru fiecare măsură BC în raport cu colegii asociați prin vârstă, sex și înălțime.
Asocierile dintre scorurile z și rezultate au fost investigate pentru categoriile de scor z: scăzut (z 1) și mediu (z: -1 la 1). Estimările de supraviețuire Kaplan-Meier au fost calculate pentru a evalua timpul până la rezultat în cohorta UKB. Regresia Cox a fost utilizată pentru a investiga asocierile dintre categoriile de scor z și rezultate, ajustându-se pentru covariatele specificate.
Compoziția corporală anormală prezice riscurile de diabet și mortalitate. Studiul a inclus 66.608 indivizi, cu o vârstă medie de 57,7 ani, din cohortele NAKO și UKB. BMI-ul mediu al întregii cohorte a fost de 26,2 kg/m2. Femeile aveau un SAT, IMAT și SMFF mai mari decât bărbații, în timp ce bărbații aveau un VAT și SM mai mari decât femeile. SAT a fost asociat pozitiv cu vârsta, cu o ușoară scădere a variabilității pe parcursul vieții. VAT a arătat creșteri pe parcursul vieții, cu o variabilitate mult mai mare în rândul adulților în vârstă.
Mușchiul scheletic a scăzut odată cu vârsta și a devenit mai puțin variabil după vârsta de 50 de ani, deși analizele curbelor de referință sugerează că declinul SM poate începe încă de la 30 de ani, în timp ce IMAT și SMFF au crescut și au fost mai variabile pe decada de vârstă. În plus, SAT a fost metricul predominant BC în rândul femeilor pe parcursul decadelor de vârstă, cu doar diferențe marginale, variind de la 57 % la 20-30 ani la 61 % la 50-60 ani și >70 ani. La bărbați, SM a fost măsura predominantă BC între 20 și 70 de ani.
În ambele sexe, VAT s-a mutat de la pelvis la abdomen odată cu înaintarea în vârstă, iar SAT s-a mutat de la regiunea gluteală la piept. IMAT paraspinal s-a mutat de la coloana lombară inferioară la coloana toracică superioară pe parcursul decadelor de vârstă în ambele sexe. Diferențele în SM au fost mai puțin pronunțate, dar s-a mutat de la piept la regiunea gluteală la bărbați și de la regiunea gluteală la piept și trunchi la femei.
În cohorta UKB, după excluderea indivizilor cu diabet existent, utilizare de insulină sau infarct miocardic sau accident vascular cerebral anterior, diabetul a fost diagnosticat la 532 de subiecți, MACE a avut loc în rândul a 553 de indivizi, iar 563 de decese au fost înregistrate. Categoriile de scor z ridicat pentru SMFF și VAT au fost asociate cu un risc mai mare de diabet incident. Categoriile de scor z ridicat pentru IMAT și SMFF au fost asociate cu un risc mai mare de MACE și mortalitate generală. Categoriile de scor z scăzut pentru SM au fost asociate cu o mortalitate generală crescută.
Calculatorul de compoziție corporală AI sprijină screeningul oportunistic pentru sănătate. În concluzie, studiul a cuantificat metrici BC derivate din scanările RMN în populația generală. Rezultatele au arătat că un nivel ridicat de grăsime viscerală și SMFF a fost asociat cu un risc mai mare de diabet, în timp ce un nivel ridicat de grăsime intramusculară și SMFF a fost asociat cu un risc mai mare de MACE. Un nivel scăzut de SM, împreună cu un SMFF ridicat și grăsime intramusculară, a fost, de asemenea, asociat cu o mortalitate generală crescută, dincolo de factorii de risc convenționali.
O limitare a
