Confronto dei dati della tomografia computerizzata con misurazioni di routine riguardanti la salute delle ossa e dei muscoli degli individui anziani (SARCATAR)

L’atrofia muscolare e la perdita ossea legate all’età rappresentano sfide significative per la salute pubblica che incidono sulla mobilità e sull’indipendenza degli anziani. La sarcopenia, un declino della forza e della massa muscolare, aumenta il rischio di cadute, in particolare negli individui con demenza o disturbi cognitivi. Ciò porta a complicazioni, ridotta indipendenza e ridotta qualità della vita. L'osteoporosi aumenta il rischio di fratture dovute a cadute o spontaneamente, rendendo necessaria una diagnosi e una prevenzione precoci.

Nonostante i trattamenti efficaci per la sarcopenia, come una dieta ricca di proteine ​​e l’allenamento della forza, la condizione rimane sottoriconosciuta a causa delle difficoltà diagnostiche. Metodi comuni come la misurazione della forza della mano sono problematici per chi soffre di patologie reumatiche o del morbo di Parkinson, e spesso producono risultati imprecisi. Altri metodi, come misurare la forza delle gambe e la velocità di camminata, richiedono coordinazione ed equilibrio, il che può essere difficile per chi soffre di demenza o di problemi alla vista. C’è bisogno di soluzioni diagnostiche su misura per le diverse popolazioni che invecchiano.

La densità minerale ossea (BMD) è fondamentale per valutare la salute negli anziani, poiché una bassa BMD indica osteoporosi e un rischio di frattura più elevato. Tradizionalmente misurata mediante assorbimetria a raggi X (DEXA), la valutazione della BMD può essere difficile per i pazienti con problemi di mobilità, ulcere da decubito o demenza a causa della necessità di rimanere fermi per periodi prolungati.

Nuovi algoritmi basati sull’intelligenza artificiale possono ora valutare automaticamente i tessuti e i modelli del corpo dalle scansioni TC di routine, offrendo risultati riproducibili oltre le capacità umane. L’intelligenza artificiale può quantificare la massa muscolare in sezioni trasversali specifiche del corpo, come il punto vertebrale lombare 3 (L3), che è correlato alla massa muscolare totale del corpo e prevede la salute dei muscoli. Le misurazioni TC dei muscoli della coscia e dello psoas possono anche indicare la massa muscolare scheletrica dell'intero corpo. Le linee guida europee evidenziano la necessità della quantificazione muscolare nella diagnosi precoce della sarcopenia.

La correlazione della massa muscolare misurata con l’intelligenza artificiale con le valutazioni della forza muscolare funzionale può aiutare a identificare i parametri surrogati per il rilevamento precoce della sarcopenia. Inoltre, misurare il contenuto di grasso muscolare, che è correlato alla perdita di forza, è essenziale per valutare la salute dei muscoli. Sono necessari approcci innovativi, poiché la diagnosi della sarcopenia è ancora in evoluzione e le malattie geriatriche spesso necessitano di strategie diagnostiche e terapeutiche proporzionate a causa delle molteplici comorbilità.

Per la diagnostica dell'osteoporosi, l'intelligenza artificiale può determinare i valori dell'unità Hounsfield (HU) dalle immagini TC per rappresentare la densità ossea, che può essere correlata ai risultati DEXA. Questa diagnostica surrogata dovrebbe seguire le linee guida attuali, con risultati ottenuti entro un intervallo appropriato fino a 18 mesi.

Sulla base degli endpoint primari, verrà registrata la prevalenza di individui "muscolosamente sani" e "probabilmente sarcopenici". Inoltre, verrà calcolata e inclusa nell'analisi la prevalenza di individui senza osteoporosi, con osteopenia e con osteoporosi confermata.

Gli endpoint secondari confrontano le misurazioni della forza muscolare funzionale con i risultati retrospettivi della TC quantitativa. Questa analisi esplorativa verificherà se l’algoritmo AI può correlare la funzionalità con il volume muscolare. Inoltre, il grasso muscolare misurato tramite intelligenza artificiale (miosteatosi) potrebbe fungere da nuovo criterio di qualità quantificabile per la salute muscolare. Ciò è importante perché molti individui anziani non possono soddisfare i requisiti del test di forza funzionale a causa di condizioni quali deficit visivo, demenza, dolore cronico, malattie articolari e fragilità.

Per la diagnostica dell'osteoporosi, i ricercatori mirano a correlare la densità ossea dalle misurazioni DEXA con la densità ossea derivata dalla TC dei corpi vertebrali toracici e addominali. Questo metodo di misurazione surrogato esplorativo potrebbe fornire informazioni sulla densità minerale ossea e sulla salute a partire dalle immagini CT esistenti. La diagnosi basata sulla TC potrebbe essere un’alternativa per coloro che non sono in grado di rimanere fermi per le scansioni DEXA.

Progetto:

Questo studio retrospettivo sarà condotto presso un unico centro. I partecipanti verranno identificati utilizzando database di pazienti sottoposti a scansioni TC e DEXA. Per essere inclusi nel braccio della sarcopenia, i partecipanti devono essere stati sottoposti a una TAC presso il dipartimento di radiologia dell'Ospedale universitario di Basilea entro un mese dal ricovero ospedaliero. Per il braccio dell'osteoporosi devono essere disponibili una TAC del torace e/o dell'addome e una scansione DEXA, effettuate entro 18 mesi l'una dall'altra.

I set di dati DICOM anonimizzati dalle scansioni TC saranno analizzati da un algoritmo AI. L'analisi dei dati comporterà un confronto statistico standard utilizzando il test t di Student. I valori dell'algoritmo verranno testati rispetto agli standard di riferimento e la sua accuratezza diagnostica sarà valutata per varie malattie. L'algoritmo è stato testato su 104 strutture anatomiche, organi e gruppi di organi (Req-2022-00495).

Origine dei dati:

Nel più grande centro medico geriatrico della Svizzera gli investigatori vorrebbero includere pazienti geriatrici di età pari o superiore a 65 anni sottoposti a cure stazionarie nel periodo dal 01.07.2017 al 31.12.2022 compreso.

Testando procedure diagnostiche alternative (approccio esplorativo), i ricercatori vogliono raggiungere più persone, in particolare coloro che non sono in grado di seguire le attuali procedure diagnostiche a causa di demenza, disabilità visiva o condizioni postoperatorie. Ciò è fondamentale poiché soprattutto questi pazienti hanno un rischio di caduta notevolmente maggiore. L’approccio della ricerca mira ad affrontare le sfide del mondo reale al fine di prendere in considerazione programmi di prevenzione e terapie personalizzate per quante più persone possibile in futuro.

Utilizzando i dati esistenti e rinunciando a ulteriori indagini, si tiene conto anche dell'aspetto economico nel contesto dell'aumento dei costi sanitari.

Metodologia scientifica e obiettivi:

Analisi esplorativa delle variabili quantitative che possono essere determinate mediante CT per valutare gli endpoint primari:

• Sarcopenia: valutando il volume muscolare e la percentuale di grasso nel muscolo (in mm3) e la densità (in HU) alla TC.
• Osteoporosi: valutando la densità/attenuazione ossea in HU sulla TC. Per la valutazione dei volumi e delle densità muscolari è già stato effettuato uno studio di fattibilità su un campione rappresentativo di oltre 4000 pazienti, che suggerisce una normale distribuzione della densità e del volume muscolare (21). Le deviazioni statistiche da questo gruppo di riferimento vengono determinate utilizzando il test t o il test di Wilcoxon in caso di mancanza di distribuzione normale. Il test per la distribuzione normale viene eseguito utilizzando il test di Kolmogorov-Smirnov. Il livello di significatività è fissato a α = 0,05.

La valutazione dell'osteoporosi viene effettuata in modo analogo. La relazione tra attenuazione dell'HU e BMD è già stata documentata in letteratura (22) (18).

L'inclusione del maggior numero possibile di pazienti è essenziale per ottenere risultati rappresentativi. Per quali dati personali relativi alla salute dovrebbe essere concesso il consenso? All'inizio del 2020 è stato introdotto un modulo di consenso generale "Dichiarazione di consenso per l'ulteriore utilizzo di dati e campioni sanitari" (modello allegato in formato PDF). Sfortunatamente, nella pratica, la sua attuazione si è rivelata irragionevole. Ulteriori dettagli sotto Ad Art.34 lett.a (9. Domanda di autorizzazione eccezionale ex art. 34 LRUm).

I ricercatori considerano che la dimensione del campione sia n=300. Non è stato ottenuto alcun consenso per nessuno dei partecipanti, il che significa che viene presentata una richiesta di esenzione per tutte le persone.

Dati clinici quantitativi:

Misurazione della forza delle mani su entrambe le mani (valutazione di routine geriatrica per valutare la forza muscolare dell'arto superiore)

• Velocità dell'andatura (valutazione di routine geriatrica per valutare la mobilità e la forza muscolare degli arti inferiori; importante per prevedere le cadute)
• Timed up & go (valutazione geriatrica di routine per valutare la forza muscolare degli arti inferiori, la coordinazione e il senso dell'equilibrio; importante per prevedere le cadute)
• Livello di vitamina D nel siero (vitamina sottovalutata in età avanzata, che viene prodotta dall'organismo stesso attraverso l'esposizione naturale della pelle alla luce solare e una buona funzionalità renale alle latitudini degli sperimentatori attraverso molti passaggi intermedi e contribuisce in modo significativo alla salute delle ossa e dei muscoli; secondo gli investigatori latitudini (angolo di incidenza dei raggi solari), una produzione sufficiente di vitamina D è possibile solo nei mesi da aprile a ottobre con un tempo sufficiente trascorso all'aperto. Con l’età, tuttavia, anche la capacità di sintetizzare la produzione di vitamina D diminuisce notevolmente nei mesi primaverili ed estivi.

Dati quantitativi provenienti dall'imaging:

• Precedenti misurazioni DEXA della densità ossea (punteggio T, punteggio Z)
• Massa muscolare e contenuto di grasso nel muscolo da precedenti scansioni TC (torace, addome, bacino, colonna vertebrale con parti muscolari mostrate)