La evaluación computarizada de imágenes determina un subtipo completamente nuevo de afección pulmonar discapacitante

El análisis de imágenes computarizado identifica un nuevo subtipo de enfermedad pulmonar debilitante

Los científicos de la UCL han hecho uso de la evaluación de imágenes por computadora para reconocer patrones completamente nuevos de daños pulmonares en personas con fibrosis pulmonar idiopática (FPI), lo que ofrece la prueba inicial de un subtipo de afección pulmonar anteriormente no identificado y que también limita la vida.

La FPI es un problema en el que las células marcadas o la fibrosis se acumulan en los pulmones, haciéndolos gruesos y también difíciles. Afecta a alrededor de 3 millones de personas a nivel internacional (alrededor de 32,500 personas en el Reino Unido), y las personas afectadas normalmente tienen entre 50 y 70 años, y también tiene una vida útil de 3 a 5 años.

En este estudio de investigación, publicado en EclinicalMedicine, los científicos del Centro de Computación de Imágenes Médicas (CMIC) de la UCL, crearon una fórmula de análisis de imágenes digitales, en parte basada en un conocimiento profundo, para ver si los pulmones afectados por la FPI podrían tener además patrones de cicatrización, en particular de uno más significativo, aunque mucho menos. enfermedad pulmonar bien documentada llamada fibroelastosis pleurorenquimatosa (PPFE). No se reconoce con certeza qué crea IPF o PPFE.

Al explicar el estudio de investigación, el escritor principal, el Dr. Joe Jacob (División de Medicina de la UCL) afirmó: “La fibrosis pulmonar idiopática es una enfermedad que encoge los pulmones y está asociada con una esperanza de vida comparable a muchos cánceres.

“Los médicos han creído desde hace tiempo que hay subgrupos o endotipos destacados de FPI que tienen sistemas de condiciones prácticas o patobiológicas únicos que hacen que el problema sea mucho más fatal.

"La identificación de los endotipos de FPI podría permitir cierto grado de tratamiento personalizado del paciente".

En este estudio de investigación, los científicos utilizaron controles de IPF CT de 2 poblaciones de alrededor de 145 personas. Se pidió a un radiólogo que reconociera a aquellos que, además, tenían realmente PPFE y también determinó un PPFE considerable en 31 de 287 (o 11%) casos.

Posteriormente, el grupo de estudio de investigación utilizó un dispositivo de imágenes digitales, creado por el Dr. Eyjolfur Gudmundsson en CMIC, UCL para reconocer PPFE en una parte de las exploraciones entre la población. En consecuencia, la fórmula se evaluó en exploraciones individualmente en ambas poblaciones de clientes y también concluyó que 87 de las 287 exploraciones (o el 30%) tenían PPFE científicamente vital, un aumento de tres veces en el análisis del radiólogo.

Los escritores afirman que las considerables variedades de escaneos de clientes de IPF, que además tenían PPFE, revelan que esta es una función, la calidad de un subgrupo / endotipo de condición de IPF.

El Dr. Jacob afirmó: “Con esta herramienta computarizada, hemos identificado el primer endotipo de la FPI que se presenta en aproximadamente el 30% de los pacientes con FPI.

"El PPFE determinado afecta negativamente la supervivencia y también se manifiesta y se produce de manera diferente a la fibrosis en los pulmones de las personas".

El equipo de investigación también comparó retrospectivamente las imágenes de IPF que tenían PPFE con los registros de los pacientes y concluyó que la presencia de PPFE se asocia con un deterioro clínico más rápido y una muerte más temprana en los pacientes con IPF.

El Dr. Jacob agregó: “Nuestro estudio de investigación recomienda que el PPFE es un procedimiento de afección que antes no se informó que ocurre de manera diferente a la fibrosis pulmonar, sin embargo, está relacionado con un mayor peligro de muerte en la FPI.

“Nuestro algoritmo informático identifica a los pacientes con el endotipo PPFE de la FPI, lo que puede informar la selección de pacientes en los ensayos de fármacos para la FPI y el tratamiento clínico de la enfermedad. Nuestro algoritmo debería poder medir el empeoramiento de la PPFE con el tiempo en pacientes con FPI ”.

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