Cuantificación de la aireación pulmonar en pacientes con síndrome de deficiencia respiratoria aguda (SDRA), a partir de imágenes de scanner

El Síndrome de Deficiencia Respiratoria Aguda (SDRA) es una patología pulmonar grave, consecuencia (frecuentemente) de una infección pulmonar, caracterizada por una pérdida masiva del volumen de aire del parénquima pulmonar, dando origen a una alteración severa de los intercambios gaseosos. La mortalidad de esta patología es muy elevada (entre 30 y 50%), y la incidencia de esta enfermedad aumenta fuertemente en caso de epidemia de agentes infecciosos emergentes (gripa H1N1, coronavirus¿). El tratamiento del SDRA reside, además del tratamiento de la causa, en la ventilación artificial en presión espiratoria positiva (PEP). Hoy en día, el ajuste del nivel de PEP es problemático, en la medida en que no se dispone de una herramienta que permita seleccionar un nivel óptimo de PEP. En efecto, algunos pacientes, que tienen un parénquima pulmonar muy reclutable (i.e. reaireado con la PEP), van a beneficiarse con niveles de PEP elevados, mientras que los pacientes no reclutables, sufrirán los efectos nocivos de la PEP, tales como un aumento de la poscarga del ventrículo derecho, y la aparición de una sobre distensión pulmonar, provocando la agravación de las lesiones pulmonares, potencialmente responsable de una sobre mortalidad [1]. El scanner (o Tomografía Axial Computarizada, TAC) torácico permite en teoría evaluar cuantitativamente el reclutamiento pulmonar, y por consiguiente, clasificar los pacientes como potencialmente respondedores o no respondedores a niveles de PEP elevados. Desafortunadamente, estas imágenes necesitan una segmentación manual pulmonar tediosa, incompatible con el uso de esta herramienta cuantitativa en el manejo en urgencia de los pacientes. A pesar de que la literatura sobre la segmentación automática de pulmones es abundante, sobretodo el lo que respecta el cáncer, no existe ningún método validado que permita segmentar los pulmones en pacientes afectados con SDRA. Esta afirmación puede ser ilustrada por los resultados del concurso internacional en segmentación pulmonar LOLA'11 [2], en el cual todos los métodos participantes fracasaron sobre las imágenes que contenían grandes regiones densas como las que aparecen en presencia de SDRA. En efecto, la densidad del parénquima pulmonar no aireado es similar a la de la pared torácica y de órganos vecinos (diafragma, mediastino). Los pocos trabajos dedicados explícitamente a las imágenes de SDRA tienen que ver con modelos animales [3, 4] y no son directamente aplicables al hombre. Una sola publicación [5] menciona un método desarrollado para las imágenes de pacientes, pero se trata de imágenes 2D. Referencias bibliográficas sobre el tema: [1] Gattinoni L, Caironi P, Cressoni M, et al. (2006) Lung recruitment in patients with the acute respiratory distress syndrome. N Engl J Med 354:1775¿1786. DOI : 10.1056/NEJMoa052052 [2] Reinhard B., de Bruijne M., van Ginneken B., Kabus S., Kiraly A., Kuhnigk J., et al. The Lobe and Lung Analysis Challenge (http://www.lola11.com) and MICCAI Workshop, Toronto, 2011 (http://www.lungworkshop.org/2011/). [3] Talakoub O., Helm E., Alirezaie J., Babyn P., Kavanagh B., Grasso F. and Engelberts D. An automatic wavelet-based approach for lung segmentation and density analysis in dynamic CT. IEEE Symposium on Computational Intelligence in Image and Signal Processing, Honolulu 2007, pages 369¿374, DOI : 10.1109/CIISP.2007.369197. [4] Cuevas L.M., Spieth P.M., Carvalho A.R., de Abreu M.G., Koch, E., Automatic Lung Segmentation of Helical-CT Scans in Experimental Induced Lung Injury, 4th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering, 2009, IFMBE Proceedings vol. 22, 764-767, Springer, DOI : 10.1007/978-3-540-89208-3_183, [5] Markstaller K, Arnold M, Döbrich M, et al. (2001) A software tool for automatic image-based ventilation analysis using dynamic chest CT-scanning in healthy and in ARDS lungs. RöFo Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der Nuklearmedizin, 173:830¿835. DOI : 10.1055/s-2001-16983 (en aleman)