Pablo Malo Segura (A Coruña)
El Dr. Luis Martí-Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica en el Hospital Universitario y Politécnico La Fe de Valencia y expresidente de la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram), participó en las III Jornadas Seram-ARRS Avances en Resonancia Magnética (RM). En este contexto, analizó con iSanidad la evolución de la imagen médica, las novedades más destacadas en RM y la situación de la investigación en radiología. El Dr. Martí-Bonmatí lidera el proyecto Eucaim, piedra angular de la Iniciativa Europea de Imagen del Cáncer. Según explicó, el gran problema de la imagen médica es que varía mucho en función del equipo, la técnica y el protocolo utilizados y lo que se extrae es diferente. “El proyecto Eucaim pretende armonizar y transformar las imágenes médicas para estandarizar la calidad», destacó.
El Dr. Martí-Bonmatí lidera el proyecto Eucaim, piedra angular de la Iniciativa Europea de Imagen del Cáncer
¿Qué importancia tiene en la actualidad la imagen médica y cuáles son los principales desafíos futuros?
La imagen médica es una pieza importantísima para conocer la enfermedad, donde se sitúa y cuánto mejora la afectación con el tiempo. Para ello, se utilizan diferentes técnicas de imagen como radiografía, ecografía, TAC, resonancia, PET, SPECT. Los servicios de imagen en los hospitales son muy grandes porque muchos procesos se basan en la detección y estadificación en la imagen.
La predicción y el despistaje precoz son dos elementos relacionados con la imagen. Actualmente, en Europa una de las campañas más importantes es el diagnóstico precoz del cáncer. La imagen médica es fundamental para el diagnóstico precoz de cáncer de mama y pulmón y también está involucrada en el cáncer de próstata. Además, también está muy implicada en el manejo con inteligencia artificial de factores de riesgo, por ejemplo, en la osteoporosis con densitometrías. La imagen es esencial tanto en la predicción de fracturas en el futuro como para conocer el estado actual del paciente. El laboratorio, la patología, la genética y la imagen son los entornos en los que se basan las decisiones clínicas.
“La imagen médica es fundamental para el diagnóstico precoz de cáncer de mama y pulmón y también está involucrada en cáncer de próstata”
La resonancia magnética ha sido el tema central de las III Jornadas Seram-ARRS. ¿Cuáles son las últimas novedades en este sentido?
Las novedades más importantes en resonancia magnética son la enorme calidad con la que adquirimos las imágenes, gracias a las nuevas formas de reconstruir y de manejar la señal, y la resolución espacial. Poder observar los pequeños detalles con mucho contraste y muy evidentes como sucede con los equipos actuales genera un salto cualitativo respecto a las resonancias de hace diez años.
Además, la resonancia magnética actual permite resolver procesos que antes no eran fáciles. De esta forma, podemos ver en minutos tractografías, fascículos y axones con una resolución que hace diez años habría costado numerosas horas de adquisición. La mejora en rapidez, calidad, resolución, señal y control son el avance más importante. La resonancia magnética es una de las técnicas junto con el TAC espectral y el contador de fotones que más han evolucionado.
¿Cómo es la situación de la investigación en radiología en España y hacia dónde se dirige en el futuro?
En España y en Europa la investigación en imagen está muy orientada en dos grandes líneas. La primera línea se centra en mejorar las imágenes que se adquieren y en desarrollar y validar protocolos y modalidades de adquisición. Por ejemplo, en España se está liderando la construcción de PETS de cuerpo entero, con imagen en tiempo real de mucha resolución, así como estudios para protocolizar nuevos medios de contraste o ensayos clínicos.
“Las dos grandes líneas de investigación en radiología en España y Europa son las mejoras en las imágenes y la imagen computacional”
La segunda línea que es importante es la de la imagen computacional o cuantitativa. La extracción de parámetros y de medidas genera una enorme cantidad de investigación. Se pretende que estas nuevas imágenes den información clínica de cómo está el paciente, su enfermedad, cómo se va a comportar en el futuro o cuál es el tratamiento que le va a sentar mejor.
Usted lidera el proyecto Eucaim (Federated European Infrastructure for Cancer Image Data), piedra angular de la Iniciativa Europea de Imagen del Cáncer. ¿Cuáles son los principales objetivos?
Eucaim es una iniciativa de la Comisión Europea para la lucha contra el cáncer, que se considera un hito en el desarrollo de la investigación en Europa. A través del uso de inteligencia artificial se busca cohesionar todos los bancos de imágenes y los proyectos de investigación con imágenes que hay en Europa. El propósito es hacer que funcionen como un único repositorio que disponga de mucha información para entrenar algoritmos de inteligencia artificial.
El gran problema que tiene la imagen médica es que varía mucho cuando la adquieres con equipos, protocolos y técnicas distintas. Esta variación provoca que lo que extraes de ella sea diferente. El proyecto Eucaim pretende armonizar y transformar todas las imágenes para estandarizar la calidad, independientemente de cómo se hayan adquirido.
Los hospitales europeos cada vez tienen más imágenes, pacientes y datos. Este proyecto busca integrar toda la información con inteligencia artificial para hacer estudios muy rápidos sobre la eficacia de la imagen en un problema clínico concreto. Al integrar la información y estandarizar la calidad de la imagen en el European Cancer Images, se facilitará tanto en España como en Europa una investigación de calidad en los próximos años.
“Este proyecto busca integrar toda la información con inteligencia artificial para hacer estudios muy rápidos sobre la eficacia de la imagen en un problema clínico concreto”
¿Hay plazos concretos para llevarlo a cabo? ¿Qué participación tiene España en este proyecto?
El proyecto Eucaim empezó en enero de este año y en septiembre tenemos que desplegar el primer prototipo. En dos años debemos tener la infraestructura establecida para que se puedan incorporar otros hospitales e investigadores distintos de los que hemos formado el proyecto. En cuatro años tiene que estar establecida la infraestructura para poder seguir su proyecto vital facilitando la investigación y la participación a otros grupos y proyectos. Esta infraestructura quedará como una entidad estable para investigar en Europa. El proyecto Eucaim cuenta con una participación destacada de centros españoles y el nodo central está centralizado en Valencia.
¿Hasta qué punto es importante la transferencia de conocimiento a través de la compartición de datos en el sector sanitario?
Es imprescindible. Existe mucha diversidad y complejidad en cómo los pacientes reaccionan y el comportamiento de las enfermedades. Por ello, estudiando una población muy pequeña no hay suficiente cantidad de información. Para tener este conocimiento es necesario integrar la mayor información posible para poder predecir cómo se va a comportar otro paciente. No hay otra forma de hacerlo que uniendo, armonizando e integrando datos.
¿Qué ventajas aportan los biomarcadores de imagen, la radiómica y la inteligencia artificial en los procesos radiológicos?
Todo el mundo entiende que la genética ha sido muy importante en medicina porque muestra la probabilidad de desarrollar una enfermedad, un tumor o incluso el tipo de tratamiento que tienes que dar en función de receptores y cambios moleculares que la genética controla y modula. La radiómica, que consiste en extraer datos objetivos de las imágenes como representación del órgano, tejido o lesión que estás analizando, se comporta de forma similar a la genética y establece cómo se está expresando.
“Si se une la genética con el fenotipo que tiene la lesión es muy probable que avancemos en el mejor tratamiento para una entidad concreta”
Si se une la genética con el fenotipo que tiene la lesión es muy probable que avancemos en el mejor tratamiento para una entidad concreta. En el cáncer de mama, aun manejando muy bien la lesión, en casi un 30% de las mujeres el resultado no es el que se espera con el tratamiento porque el tumor recurre, recidiva, vuelve a aparecer o no responde. Si somos capaces de incluir esta información genética y radiómica en la toma de decisiones y las ajustamos mejor, el objetivo es que la discrepancia entre lo que esperamos y lo que sucede se reduzca lo máximo posible.
