Validación de Simulaciones 3D en Ictus Embólico

El accidente cerebrovascular afecta a más de 100 000 personas cada año en el Reino Unido, y hasta el 50 % de los pacientes quedan con una discapacidad significativa [1, 2]. El 85 % de los accidentes cerebrovasculares se deben a la oclusión de los vasos sanguíneos del cerebro (accidente cerebrovascular isquémico agudo [AIS]), que interrumpe el suministro de sangre y provoca un infarto tisular y un deterioro funcional [1]. El accidente cerebrovascular es responsable de una morbilidad y mortalidad significativas, con implicaciones sociales y económicas considerables, particularmente para las personas en edad laboral [1, 2]. La causa del AIS puede clasificarse en términos generales como accidente cerebrovascular embólico y no embólico [3]. Aproximadamente una cuarta parte de los AIS son cardioembólicos, debido a embolia de la aurícula izquierda (fibrilación auricular - FA), válvulas (cardiopatía valvular o válvulas protésicas), infarto de miocardio reciente, foramen oval permeable, endocarditis infecciosa o ateroma del arco aórtico [3- 5]. Esta cifra es mayor entre los adultos mayores debido al aumento de la prevalencia de FA con la edad [6]. Es importante destacar que los accidentes cerebrovasculares cardioembólicos son más graves y provocan una mayor discapacidad que otros subtipos de accidentes cerebrovasculares [4]. Debido a la mejora de los estándares en el manejo de los factores de riesgo vascular, la proporción de accidentes cerebrovasculares resultantes de cardioembolismo está aumentando, y su incidencia se ha triplicado en las últimas décadas [4]. La correcta identificación y manejo de una fuente embólica puede reducir la recurrencia hasta en un 70% [4]. La FA sigue siendo la principal causa de accidente cerebrovascular cardioembólico [4, 5]. Sin embargo, se cree que la identificación y el tratamiento correctos de la FA ocurren solo en el 50% de los pacientes elegibles [3]. Esto puede deberse a la renuencia de los médicos a anticoagular a los pacientes, particularmente en la frágil población anciana con alto riesgo de caídas [3]. Hasta el 25 % de los accidentes cerebrovasculares son embólicos de origen indeterminado (ESUS), que pueden deberse a una FA paroxística que requiere una monitorización cardíaca prolongada para identificar y tratar con éxito a los pacientes [3, 7]. La FA es asintomática hasta en el 40% de los pacientes, y la primera presentación puede ser un infarto importante [8]. La anticoagulación es la piedra angular para reducir el riesgo de accidente cerebrovascular en la FA, pero con un aumento de hasta dos veces en el riesgo de hemorragia, este tratamiento se reserva solo para casos probados [9, 10]. La anticoagulación en ESUS sigue siendo un debate en curso y actualmente se limita a grupos de alto riesgo (p. múltiples infartos en diferentes territorios) [11, 12]. Por lo tanto, identificar y tratar la FA es una prioridad clave para reducir el riesgo de accidente cerebrovascular futuro, pero minimizar las complicaciones donde no está indicada la anticoagulación.

Dadas las diferentes etiologías, investigación y manejo del accidente cerebrovascular embólico y no embólico, la diferenciación temprana facilita la toma de decisiones clínicas y permite la investigación y el manejo enfocados para los pacientes. Las características radiológicas del accidente cerebrovascular pueden respaldar este proceso, ya que la ubicación, el tamaño y el patrón del infarto pueden indicar la etiología probable y el subtipo de accidente cerebrovascular. Sin embargo, en la actualidad no existen criterios por los cuales esto se evalúe, confiando en una opinión cualitativa y, por lo tanto, subjetiva, del médico tratante o radiólogo. Se han informado diagnósticos inexactos en hasta un tercio de los accidentes cerebrovasculares lacunares basándose únicamente en los hallazgos clínicos y de TC [13]. La mayoría de los resultados falsos positivos se debieron a accidentes cerebrovasculares cardioembólicos o de grandes arterias, lo que podría resultar en una oportunidad perdida para identificar y tratar la FA [13]. Las imágenes ponderadas por difusión pueden mejorar el diagnóstico del infarto lacunar, pero su uso está limitado por el costo y la disponibilidad [13-15]. En un estudio reciente de 133 pacientes con ESUS, se encontró que el 22,6 % tenía FA después de tres meses de monitoreo cardíaco, y una puntuación de riesgo de 8 puntos podría predecir esto con una precisión razonable (área bajo la curva = 0,70) [dieciséis]. Sin embargo, esta precisión cae considerablemente cuando la etiología del ictus permanece indeterminada [16]. Se desconoce la verdadera proporción de FA que no se detecta, y la detección más temprana a través de modelos predictivos podría reducir potencialmente los retrasos en la investigación y el tratamiento.

Por lo tanto, mejorar los procesos por los cuales el ictus embólico, en particular la FA, puede ayudar a orientar la toma de decisiones clínicas. Esto permitiría una mejor adaptación de las investigaciones a los pacientes, eliminando pruebas innecesarias que podrían tener beneficios económicos potenciales para el NHS y reduciendo la carga de investigación para los pacientes. El desarrollo de modelos de accidentes cerebrovasculares que puedan integrar la información clínica de los pacientes y los resultados de las exploraciones puede proporcionar una precisión diagnóstica mejorada para la clasificación de los subtipos de accidentes cerebrovasculares y facilitar una investigación y un tratamiento oportunos y más específicos. En particular, los modelos capaces de diferenciar entre los diferentes tipos de embolia pueden ser especialmente valiosos y permitir un seguimiento prolongado de los pacientes que tienen más probabilidades de tener una fuente de FA.

Este estudio propone un método Monte Carlo desarrollado por JH y EC para simular golpes [17-20]. Este método se ha adaptado recientemente utilizando una vasculatura cerebral in silico [21] y se ha probado con imágenes de accidentes cerebrovasculares de la base de datos Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) (trabajo no publicado). La ventaja de usar una vasculatura generada computacionalmente sobre la imagen es que no hay un límite inferior en el tamaño del vaso y podemos incluir vasos en nuestro modelo hasta el lecho capilar. Dentro de las simulaciones, podemos estimar el volumen de la lesión e incorporar las diferentes demandas metabólicas de la materia gris y blanca. Recientemente, hemos podido reproducir imágenes de accidentes cerebrovasculares en las circulaciones anterior, media y posterior (ACA, MCA, PCA respectivamente) utilizando imágenes del conjunto de datos ATLAS. Sin embargo, la mayoría de las lesiones en ATLAS eran de naturaleza crónica y esto no proporciona información sobre cómo funcionaría este modelo en la "puerta principal", donde las decisiones de tratamiento podrían tomarse de manera más oportuna.

Por lo tanto, este proyecto busca desarrollar una base de datos de escaneo de accidentes cerebrovasculares agudos para validar estas simulaciones desarrolladas recientemente y determinar la precisión en la predicción de la fuente del accidente cerebrovascular embólico en el entorno agudo. Dada la creciente aplicación de las técnicas de IA a la medicina clínica, compararemos la capacidad de este modelo de simulación de ictus desarrollado recientemente con las técnicas de IA para predecir el origen del ictus embólico. Compararemos la capacidad de los modelos con la opinión clínica o radiológica. Finalmente, probaremos la capacidad combinada de las dos técnicas para determinar la fuente del accidente cerebrovascular embólico. Específicamente, evaluaremos las siguientes fuentes: lacunares, cardioembólicas, émbolos ateroscleróticos de grandes vasos y cuencas hidrográficas.