Desarrollo preclínico de una herramienta de reconstrucción 3D de colangiografía por resonancia magnética y un algoritmo de inteligencia artificial para asistir a endoscopistas en la realización de colangiopancreatografía retrógrada endoscópica (CPRE) (MAAGIE)

La CPRE es un procedimiento endoscópico intervencionista complejo basado en la visualización 2D del tracto biliar. La modelización 3D y la IA son soluciones prometedoras para mejorar la navegación y la seguridad durante la CPRE.

El proyecto MAAGIE fue diseñado para crear una de estas soluciones innovadoras y recibió financiación de la ANR en 2024. Incluye varios paquetes de trabajo, entre los cuales el primer WP implica la creación de una base de datos a partir de datos de imagen del tracto biliar ya recopilados durante la atención clínica.

El objetivo principal de nuestro estudio será desarrollar y validar una herramienta que permita la modelización tridimensional del tracto biliar a partir de secuencias de CPRE preoperatorias y tomografía computarizada abdominal, permitiendo una mejor visualización y comprensión de la anatomía biliar de los pacientes antes y durante la CPRE.

Este es un estudio retrospectivo bicéntrico basado en datos de imagen recopilados durante la atención de rutina. Los pacientes fueron monitorizados como parte del proceso de atención habitual para personas que se someten a CPRE en las unidades de endoscopia del Hospital Saint Antoine o del Hospital Henri Mondor por una afección biliar relacionada con una estenosis biliar (benigna o maligna). La investigación no altera de ninguna manera el manejo del paciente.

El primer paso consistirá en identificar a todos los pacientes que se sometieron a CPRE en las unidades de endoscopia del Hospital Saint Antoine o del Hospital Mondor por una afección biliar relacionada con una estenosis biliar (benigna o maligna) y que tuvieron tanto una CPRE como una tomografía computarizada abdominal realizadas en los departamentos de imagen de los mismos hospitales, desde 2020 hasta finales de 2025.

Después de verificar los criterios de elegibilidad, se les enviará un aviso de información específico sobre este estudio. Si no se recibe respuesta en un mes, los datos recopilados podrán reutilizarse con fines de investigación.

Los datos de imagen recopilados respaldarán el desarrollo y la validación del software de reconstrucción/registro 3D (modelización 3D del tracto biliar utilizando algoritmos matemáticos para imágenes médicas y redes de inteligencia artificial aplicadas a las imágenes adquiridas).

Los datos pseudonimizados se centralizarán bajo la supervisión del Prof. Camus en un servidor seguro de AP-HP, con una tabla de correspondencia creada para el seguimiento, accesible solo para el Prof. Camus. Al final del estudio, los datos se transferirán de forma segura a los socios para su análisis y el desarrollo de la herramienta. Todas las transferencias de datos se realizarán utilizando dispositivos de almacenamiento externo seguros y cifrados de acuerdo con los procedimientos del departamento de TI local de AP-HP.

El volumen de datos se determina en función de la capacidad de procesamiento de imágenes y los objetivos de desarrollo tecnológico. Un conjunto de datos de 100 pacientes proporciona suficiente variabilidad anatómica para entrenar y probar los modelos de IA.

No está planificado ningún análisis estadístico inferencial. El rendimiento de la herramienta se evaluará utilizando métricas de calidad de imagen (DSC, IoU) e indicadores de error de localización para los algoritmos. Finalmente, los intercambios con los socios del proyecto respaldarán el desarrollo y la validación de la herramienta de reconstrucción 3D. El análisis será realizado por los equipos socios en LIP6 e ISIR.