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Nuevas herramientas para un mejor conocimiento sobre la dorsalgia

El tratamiento quirúrgico de los problemas de la columna vertebral sigue siendo un proceso incierto. Unos algoritmos capaces de analizar a la vez las exploraciones médicas de miles de pacientes ofrecerán datos muy necesarios.

Salud

La dorsalgia constituye un problema importante y en aumento en Europa. En casos graves, puede ser necesaria una intervención quirúrgica para estabilizar la columna vertebral. Sin embargo, la decisión sobre cuándo y cómo llevar a cabo esta cirugía sigue siendo muy subjetiva. El proyecto financiado con fondos europeos iBack tenía por objeto desarrollar herramientas que permitan caracterizar automáticamente las propiedades biomecánicas de la columna vertebral a partir de imágenes médicas, para ofrecer a los investigadores una mejor perspectiva sobre los motivos por los que tuvieron éxito o no las intervenciones. El radiólogo clínico Jan Kirschke, que fue el coordinador del proyecto, afirma: «A menudo, todo lo que hace el cirujano es modificar la configuración biomecánica de la columna vertebral y esperar que con ello se resuelva el dolor. Esto se basa en gran medida en la experiencia clínica, dado que actualmente no somos capaces de determinar la situación biomecánica exacta de un paciente específico».

Mediciones oportunistas

Kirschke y su equipo de la Universidad Técnica de Múnich (sitio web en alemán) analizaron diversos biomarcadores basados en imágenes que se sabe que se corresponden con propiedades biomecánicas del esqueleto, como por ejemplo la densidad mineral ósea (DMO). Este es un factor fundamental en el éxito de la cirugía vertebral, dado que afecta a la adhesión de los pernos y tornillos al hueso. «Observamos que, de hecho, muchos pacientes presentan una DMO baja, con casos en los que nunca lo habríamos sospechado sin una medición específica. Para elegir el método quirúrgico adecuado para estos pacientes y evitar complicaciones, necesitamos identificar de forma fiable a los pacientes osteoporóticos por medio de mediciones cuantitativas», explica Kirschke. A través del proyecto iBack, Kirschke y su equipo desarrollaron un «software» de aprendizaje automático para evaluar la DMO mediante datos de tomografía computarizada de cualquier escáner. En la actualidad, el sistema está a disposición de otros investigadores para fines como, por ejemplo, la investigación de los resultados quirúrgicos. Se ha concedido a Kirschke una subvención para prueba de concepto a fin de desarrollar el «software» de cara a un producto clínicamente validado para su uso prequirúrgico.

Condiciones de carga

La segunda contribución importante del proyecto iBack fue establecer un modelo biomecánico de la columna vertebral. «Este modelo integra información de los huesos, los músculos, los ligamentos, el peso corporal, todos los parámetros antropométricos importantes del paciente, y nos permite simular distintas acciones, como caminar o transportar cargas pesadas, para calcular las fuerzas reales de cada elemento de la columna», afirma Kirschke. Ahora el equipo está investigando la manera en que se correlacionan estas condiciones de la carga local con el dolor de espalda y el fracaso de la cirugía, para predecir así el implante mecánico más adecuado para el paciente. «En algunos estudios anteriores se anotaban estas exploraciones manualmente, en general con un grupo de menos de diez exploraciones, y eso es todo lo que se podía hacer —añade Kirschke—. Nuestros algoritmos permiten procesar varios cientos de pacientes en un par de días, lo cual realmente amplía nuestras posibilidades». Este trabajo ha contado con el apoyo del Consejo Europeo de Investigación (CEI). «Cuando inicié este proyecto hace siete años, la inteligencia artificial no era gran cosa. Realmente ha explotado durante este período de tiempo». Ahora Kirschke está evaluando la posibilidad de explorar grandes conjuntos de datos como la cohorte nacional alemana, que contiene resonancias magnéticas de alta resolución de 30 000 participantes. «Tendría todo el sentido aplicar estas técnicas a ese tipo de datos epidemiológicos a gran escala para obtener datos adicionales a nuestra comprensión básica sobre el dolor de espalda», concluye.

Palabras clave

iBack, columna vertebral, espalda, dolor, cirugía, exploración, resonancia magnética, biomecánica, osteoporótico, estabilizar, algoritmos, antropométricos, carga

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