Sistema di valutazione della sarcopenia basato su dati ecografici

La sarcopenia è una sindrome caratterizzata da perdita di massa muscolare e diminuzione della funzione muscolare legate all'età, che può essere comorbida con una varietà di malattie e interagisce ampiamente con vari stati patologici influenzando la prognosi della malattia. Malattie come cancro, diabete, malattia renale cronica e artrite reumatoide possono accelerare il processo di perdita muscolare influenzando la rigenerazione delle cellule miogeniche, interferendo con la sintesi proteica, aumentando il consumo di proteine ​​e migliorando la degradazione delle proteine ​​attraverso la via dell'ubiquitinazione e il declino della capacità motoria. funzione, a sua volta, peggiorerà ulteriormente la prognosi della malattia. Nonostante alcune differenze regionali, è stato riscontrato che la prevalenza della sarcopenia supera il 10%. L’identificazione precoce del potenziale rischio di sarcopenia e l’intervento precoce nelle prime fasi della compromissione della massa e della funzione muscolare sono uno dei passi più importanti per migliorare la qualità della vita degli anziani.

Attualmente, la diagnosi di sarcopenia si basa su tre caratteristiche: perdita di massa muscolare, perdita di forza muscolare e perdita di prestazione fisica. Attualmente, i medici utilizzano solitamente l'analisi dell'impedenza bioelettrica (BIA) o l'assorbimetria a raggi X a doppia energia (DXA) per determinare l'indice di massa muscolare scheletrica, l'SMI per misurare la massa muscolare, il test della forza di presa per misurare la forza muscolare, la velocità dell'andatura o strumenti come l'SPPB. punteggi per valutare la prestazione fisica. Una diagnosi di sarcopenia può essere fatta quando un soggetto sperimenta una diminuzione del SMI combinata con una diminuzione della forza di presa o una diminuzione della velocità dell’andatura.

Nel campo dell’imaging medico, i ricercatori hanno lavorato per esplorare e convalidare strumenti e marcatori di imaging appropriati per diagnosticare e valutare la sarcopenia. I metodi comuni per l’estrazione profonda dell’imaging medico includono la radiomica e l’apprendimento automatico, solitamente analizzando le caratteristiche della struttura dei muscoli in siti specifici per quantificare la funzione muscolare o segmentando accuratamente i muscoli scheletrici in due o tre dimensioni per quantificare la massa muscolare. Rispetto alla tomografia computerizzata (TC) o alla risonanza magnetica (MRI), l’ecografia è una tecnica di imaging medico più accessibile e meno costosa, soprattutto nelle regioni a basso e medio reddito. Gli ultrasuoni possono essere utilizzati per scansionare comodamente i muscoli locali e ottenere caratteristiche muscolari come lo spessore del muscolo, l'area della sezione trasversale e l'angolo pennato. I nostri studi precedenti hanno dimostrato che l’SMI negli anziani può essere stimato con precisione utilizzando lo spessore muscolare in quattro siti insieme a informazioni di base come età e indice di massa corporea (BMI) e hanno riscontrato nella convalida interregionale che la stabilità delle stime può essere mantenuti in comunità con proporzioni etniche molto diverse. Tuttavia, diversi ampi studi esistenti sugli ultrasuoni nella sarcopenia si stanno attualmente concentrando solo sulle misurazioni morfologiche dei muscoli, ignorando la grande quantità di informazioni nascoste sulle immagini ecografiche. Allo stesso tempo, la flessibilità del processo di scansione ha portato a una maggiore resistenza da parte della radiomica o degli strumenti di deep learning nell’utilizzare le immagini per la classificazione dell’intelligenza artificiale rispetto alla TC o alla risonanza magnetica.

Di fronte a tale dilemma, abbiamo tentato di stabilire un sistema intelligente di classificazione del rischio per la sarcopenia, basato su dati multidimensionali che includevano informazioni di base come età e BMI, misurazioni ecografiche e contenuto dell'immagine originale, per completare la classificazione del rischio di sarcopenia negli anziani in in modo unico, in modo da realizzare lo screening rapido e la classificazione delle potenziali popolazioni di sarcopenia per un'ulteriore gestione clinica.