Un software para mejorar el diagnóstico de osteoporosis

Universidad Nacional del Sur - Departamento de Ingeniería Eléctrica

17 de Abril de 2017 | 4 ′ 44 ′′


Un software para mejorar el diagnóstico de osteoporosis


Un trabajo internacional liderado por científicos de Bahía Blanca traza caminos para mejorar el diagnóstico de la osteoporosis y reducir así el riesgo de fracturas de vértebras, cadera o muñecas, entre otras complicaciones. Aumenta del 70% al 90% los parámetros de detección.

La osteoporosis se define como la disminución de la resistencia ósea. Sin embargo, las densitometrías convencionales, basadas en rayos X y orientadas a analizar la distribución del calcio, sólo son capaces de determinar ese parámetro con un 70 por ciento de precisión.

Ahora, investigadores de la Universidad Nacional del Sur (Bahía Blanca) lograron incrementar esa proporción al 86-90 por ciento. Para ello, analizaron imágenes clínicas de 17 vertebras de pacientes con distintos grados de osteoporosis, obtenidas con equipos de tomografía computada en 3D de alta resolución. Y luego diseñaron un algoritmo que incorporaron a un software.

“Los resultados son alentadores, pero aún es preciso realizar más estudios para confirmar nuestros hallazgos y mejorar el desempeño de nuestro desarrollo”, señaló el primer autor del trabajo, Felix Thomsen, un estudiante de posgrado alemán que realizó su doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras de la UNS.

El trabajo, publicado en la revista “Medical Physics”, fue firmado en conjunto con colegas de la UNS y de Alemania. Una valoración más exacta de la resistencia del hueso permitiría implementar de manera más efectiva estrategias de prevención de fracturas.

“Planeamos probar nuestro software en un estudio más amplio que incorpore más muestras para reforzar los resultados y poder así transferir una herramienta al ámbito de la salud que permita realizar diagnósticos más precisos”, destacó Thomsen, quien también es investigador del CONICET.

"El método está hecho para determinar aspectos específicos de la estructura esponjosa que se encuentra en las vértebras", explicó a Télam Felix Thomsen, quien comenzó a desarrollar este software cuando inició sus estudios doctorales en la Universidad de Kiel, Alemania.

El investigador destacó que el "gran hallazgo" del trabajo es que el equipo encontró una correlación muy alta entre la estabilidad de los huesos y los parámetros computados con el método que desarrollaron.

Si bien Thomsen comenzó a desarrollar esta innovación en Alemania, continuó sus estudios con una beca doctoral en el Conicet, en la Universidad Nacional del Sur, donde perfeccionó el software bajo la dirección del doctor Claudio Delrieux.

"Para medir esta característica usamos la dimensión fractal, lo cual permite trabajar en imágenes clínicas de baja definición, como las que se obtienen con la tomografía computada (TC) en pacientes vivos", agregó.

"Otros métodos calculan la relación entre barras y placas en las estructuras del hueso usando sólo imágenes en alta definición, lo que imposibilita la aplicación práctica. Nuestro software puede analizar este aspecto de la estructura ósea en la práctica y en pacientes vivos", enfatizó el investigador alemán.

"El método que nosotros presentamos permite obtener por primera vez mayor información de la estabilidad de los huesos, que no tiene relación directa con la densidad, usando imágenes de baja definición", resumió.

El investigador advirtió que los medicamentos del tratamiento de la osteoporosis tienen efectos secundarios opuestos, si la determinación del grado de esa enfermedad es incorrecto. "Por eso, nuestro método podría servir para mejorar el diagnóstico de la osteoporosis y así ayudar a evitar diagnósticos falsos", subrayó.

Si bien aún no presentaron el software para la implementación en hospitales, realizaron una publicación previa en el Argentine Symposium on Technology en Córdoba, como parte de las Jornadas Argentinas de Informática. Mientras que la última versión de la investigación fue reproducida en la revista Medical Physics, en diciembre de 2016.

"Todavía nos quedan pendientes unos pasos para mejorar el algoritmo, los cuales vamos a examinar este año. Además, pensamos en la aplicación de este método para imágenes 3D en diferentes definiciones, variando desde la más alta a más baja para aclarar la influencia de la definición a este algoritmo", explicó Thomsen.

Asimismo, señaló que aún deben probar el descubrimiento con nuevas imágenes y datos independientes. Consultado respecto de si este software existe en alguna otra parte del mundo, Thomsen sostuvo que existen parecidos pero "ninguno con un algoritmo similar" al método que desarrollaron.

"Planeamos, además, crear una versión para una colaboración que iniciamos recientemente con el instituto de radiología INova de la ciudad de Bahía Blanca", dijo el investigador.

Marcelo C. Tedesco
prensa@uns.edu.ar
Marcelo Tedesco
Dirección de Prensa y Ceremonial


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