Sistema de evaluación de sarcopenia basado en datos ecográficos

La sarcopenia es un síndrome de pérdida de masa muscular y disminución de la función muscular relacionada con la edad, que puede ser comórbido con una variedad de enfermedades e interactúa ampliamente con diversos estados patológicos para influir en el pronóstico de la enfermedad. Enfermedades como el cáncer, la diabetes, la enfermedad renal crónica y la artritis reumatoide pueden acelerar el proceso de pérdida muscular al afectar la regeneración de las células miógenas, interferir con la síntesis de proteínas, aumentar el consumo de proteínas y mejorar la degradación de las proteínas por la vía de ubiquitinación y la disminución de la función motora. Esta función, a su vez, empeorará aún más el pronóstico de la enfermedad. A pesar de algunas diferencias regionales, se ha descubierto que la prevalencia de sarcopenia supera el 10%. La identificación temprana del riesgo potencial de sarcopenia y la intervención temprana en las primeras etapas de deterioro de la masa y función muscular es uno de los pasos más importantes para mejorar la calidad de vida de los adultos mayores.

Actualmente, el diagnóstico de sarcopenia se basa en tres características: pérdida de masa muscular, pérdida de fuerza muscular y pérdida de rendimiento físico. En la actualidad, los médicos suelen utilizar el análisis de impedancia bioeléctrica (BIA) o la absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) para determinar el índice de masa del músculo esquelético, el SMI para medir la masa muscular, la prueba de fuerza de agarre para medir la fuerza muscular, la velocidad de la marcha o herramientas como el SPPB. puntuaciones para evaluar el rendimiento físico. Se puede realizar un diagnóstico de sarcopenia cuando un sujeto experimenta una disminución del SMI combinada con una disminución de la fuerza de agarre o una disminución de la velocidad de la marcha.

En el campo de las imágenes médicas, los investigadores han estado trabajando para explorar y validar herramientas y marcadores de imágenes apropiados para diagnosticar y evaluar la sarcopenia. Los métodos comunes para la extracción profunda de imágenes médicas incluyen la radiómica y el aprendizaje automático, generalmente analizando las características de la textura de los músculos en sitios específicos para cuantificar la función muscular o segmentando los músculos esqueléticos con precisión en dos o tres dimensiones para cuantificar la masa muscular. En comparación con la tomografía computarizada (CT) o la resonancia magnética (MRI), la ecografía es una técnica de obtención de imágenes médicas más accesible y menos costosa, especialmente en las regiones de ingresos bajos y medios. El ultrasonido se puede utilizar para explorar cómodamente los músculos locales y obtener características musculares como el grosor del músculo, el área de la sección transversal y el ángulo de pennación. Nuestros estudios anteriores han demostrado que el SMI en adultos mayores se puede estimar con precisión utilizando el espesor muscular en cuatro sitios junto con información básica como la edad y el índice de masa corporal (IMC), y han encontrado en la validación interregional que la estabilidad de las estimaciones puede mantenerse en comunidades con proporciones étnicas muy diferentes. Sin embargo, varios estudios importantes existentes sobre la ecografía en la sarcopenia se centran actualmente únicamente en las mediciones morfológicas de los músculos, ignorando la gran cantidad de información oculta de las imágenes ecográficas. Al mismo tiempo, la flexibilidad del proceso de escaneo ha provocado una mayor resistencia por parte de la radiómica o las herramientas de aprendizaje profundo a utilizar las imágenes para la clasificación de la inteligencia artificial que la tomografía computarizada o la resonancia magnética.

Ante tal dilema, intentamos establecer un sistema inteligente de clasificación de riesgo para la sarcopenia, basado en datos multidimensionales que incluyen información básica como edad e IMC, mediciones ecográficas y contenido de imágenes originales, para completar la clasificación de riesgo de sarcopenia en adultos mayores en de manera integral, para realizar la detección y clasificación rápidas de poblaciones potenciales de sarcopenia para su posterior manejo clínico.