Palabras clave
INTRODUCCIÓN
La aterosclerosis es una enfermedad progresiva que se caracteriza por la acumulación de lípidos y elementos fibrosos en las paredes arteriales. Una de las técnicas clínicas más difundidas para su evaluación es la exploración vascular por ultrasonido. Este examen consiste típicamente en la adquisición de imágenes de ecografía en modo B de las principales arterias de conducción para detectar la presencia de lesiones. Se ha demostrado que la presencia de placas en la carótida en pacientes asintomáticos posee un valor predictivo de riesgo cardiovascular mayor que otras mediciones no invasivas como el espesor íntima-media, la velocidad de onda de pulso o la función endotelial1. El problema en torno a las placas de ateroma puede dividirse en dos etapas: inicio y progresión. Por un lado se puede estudiar los factores de riesgo de un individuo que condicionan la aparición de lesiones. Sin embargo, una vez que la lesión ha sido detectada, estudiar su progresión contribuye a predecir la vulnerabilidad del paciente2. Esta vulnerabilidad se refiere por un lado a la probabilidad de rotura de la placa, así como al riesgo de sufrir eventos cardiovasculares mayores. Alguno de los factores identificados que condicionan la rotura son el tamaño3,4 (grado de estenosis), la concentración de colesterol5 y factores de riesgo tradicionales ligados al sexo, la edad o el tabaquismo6-8. Un desafío adicional consiste en estimar la vulnerabilidad de la lesión tempranamente para colaborar en la toma de decisiones en casos de aterectomías4,9 e implantes de prótesis10.
Inicialmente, para caracterizar las placas de ateroma, se han propuesto algunos métodos cualitativos, con resultados algunas veces contradictorios en cuanto a su reproducibilidad11-13. Luego se avanzó con métodos cuantitativos, intentando reducir la dependencia del observador14,15. La técnica tradicional propone calcular la mediana de los niveles de gris (MNG) de todos los píxeles de la placa. Está relativamente aceptado que placas oscuras y homogéneas suponen la presencia de lípidos y, por lo tanto, representan lesiones vulnerables, mientras que placas más brillantes se asocian a contenidos de calcio que estabilizan y disminuyen su vulnerabilidad16-18. Estas apreciaciones se han verificado también en pacientes sintomáticos19 y se han contrastado con resultados histopatológicos20-22. Factores como la ganancia del ecógrafo, la calidad de las imágenes, el corte de la proyección en 2D y la arbitrariedad en la delimitación de la placa han sido identificados como fuentes de variabilidad metodológica14,15.
El método tradicional promedia la composición del ateroma y la reduce a un único valor de ecolucencia. No tiene en cuenta configuraciones regionales. En general, las lesiones son heterogéneas y se ha demostrado que determinados patrones como la presencia de hemorragia interna23 o núcleos lipídicos con finas capas superficiales más densas pueden estar asociados a altas vulnerabilidades3,16.
El objetivo de este trabajo es presentar una nueva estrategia para evaluar la composición de las placas de ateroma, que consiste en analizar los niveles de gris de la placa pero estratificados en capas paralelas a la superficie. Cada placa estará caracterizada por capas con una curva de MNG en función de la profundidad, desde el lumen y hacia la adventicia. Se estudia la reproducibilidad del método tradicional general y del propuesto por capas, así como la influencia de algunos factores de riesgo en las curvas de ecogenicidad.
MÉTODOS
Población
Se incluyó a 42 pacientes asintomáticos atendidos en la Unidad de Medicina Preventiva Cardiovascular del Hospital Europeo Georges Pompidou de París (Francia). Las placas de ateroma fueron registradas por un único operador. Todos los pacientes firmaron el consentimiento correspondiente cumpliendo las reglas éticas de la institución.
Adquisición y cuantificación de las imágenes
Las arterias femorales y carótidas se visualizaron en forma longitudinal con un ecógrafo de alta resolución en modo-B (Logic 9, General Electric) utilizando transductores de 9 MHz. Las imágenes se digitalizaron con un PC (CPU Pentium 4 a 1 GHz, 512 MB de RAM, disco duro de 120 GB) equipado con una tarjeta de captura (Data Translation DT3130 series, Marlboro, Maryland, Estados Unidos). La resolución de las imágenes se fijó en 768 x 576 píxeles y 256 niveles de gris (0 = negro; 255 = blanco). Para el procesamiento de las imágenes y la cuantificación de las placas se utilizó un equipo comercial (Hemodyn 4M, Dinap SRL, Argentina). La cuantificación de las imágenes la realizó un mismo operador experto (GC) conforme al siguiente procedimiento:
- El operador desplaza dos marcas cuadradas (20 píxeles de lado), una roja y otra verde, dentro del lumen («referencia sangre») y sobre la pared más brillante de la arteria («referencia adventicia»), respectivamente (fig. 1A).
Fig. 1. Método de análisis de ecogenicidad por capas. A: la placa está delimitada manualmente. Se observan los dos cuadrados de referencia para la normalización de brillos ubicados en el lumen y la adventicia. B: la placa se subdivide en capas de 0,2 mm de espesor, paralelas a la curva de superficie. Para cada lonja se calcula la mediana de niveles de gris y se construye la curva de profundidad. C: esquema de tres placas con diferentes composiciones. D: curvas de profundidad para cada una de las placas simuladas.
- Utilizando la MNG de los píxeles dentro de cada marca cuadrada como referencia, se normaliza la imagen de manera que todos los píxeles con nivel de gris por debajo de «referencia sangre» sean 0 y por sobre «referencia adventicia», 255. Los valores intermedios se ajustan linealmente14,16. Este procedimiento de normalización permite compensar la ganancia del ecógrafo y las diferencias propias de estructura del paciente.
- Mediante algunos clics, el operador delimita manualmente la placa creando un polígono que la encierra dentro de un contorno (fig. 1A). El número de píxeles dentro del contorno se utiliza para estimar el tamaño de la placa en ese corte ecográfico. El tamaño de cada píxel se aproxima utilizando la calibración del ecógrafo, que resulta para el nivel de magnificación habitual entre 102 y 140 píxeles/cm.
Luego, el algoritmo de análisis cuantifica la placa realizando automáticamente los procedimientos detallados a continuación:
- En función de la posición de la placa, identifica los píxeles que conforman la interfaz pared-lumen y los agrupa en una curva denominada curva de superficie (fig. 1B).
- Para cada píxel, dentro del contorno delimitado por el usuario, calcula la distancia mínima a la curva de superficie.
- Estableciendo capas de 0,2 mm de espesor, agrupa los píxeles en función de su distancia a la curva de superficie, estratificando la placa en láminas paralelas a la interfaz pared-lumen (fig. 1B).
- Para cada lámina de 0,2 mm de espesor, calcula la MNG de todos sus píxeles.
De esta manera, a cada placa corresponde una curva de MNG en función de la profundidad, en cortes de 0,2 mm. El espesor de la capa se adoptó en función de la resolución del ecógrafo, estimada en aproximadamente 0,1 mm. Tanto el análisis general como el por capas se realizaron sobre los 2 mm superficiales (primeras 10 capas). A modo de ejemplo, obsérvese la fig. 1C y D. A pesar de que en general los niveles de gris de las tres placas son similares, sólo estudiando las curvas de profundidad se distinguen placas con una progresión lineal de densidad (Placa 1), de otras con núcleos más opacos (Placa 2) o densos (Placa 3). El algoritmo tiene un coste computacional moderado que implica un tiempo de procesamiento inferior a los 5 s por placa.
Análisis estadístico de la curva MNG por grupos de riesgo
Cada placa conforma una unidad de análisis independiente, asociada a la información clínica de cada paciente. Los valores se presentan en general como media ± desviación estándar.
Las placas en carótida y en femoral se estudiaron por separado. Se eligieron tres factores de riesgo en los pacientes: la edad (se utilizó la mediana de la edad como umbral de corte para conformar grupos), el sexo y el consumo de tabaco. Se realizaron tres comparaciones, separando a las placas en dos grupos en función de los tres factores. Para analizar cómo influyen estos factores en la ecogenicidad de las placas, se realizó un análisis general y un análisis por capas.
En el método general, la MNG se comparó con una prueba de la t de Student para datos no apareados. Valores de p < 0,05 se consideraron diferencias significativas. En el caso del método por capas, se promedió la MNG capa a capa en cada grupo, confeccionando dos curvas promedio. La comparación de las capas entre grupos se realizó con un análisis de varianza para dos factores independientes (ANOVA de dos vías). El primer factor es el grupo y el segundo, la profundidad. Necesariamente, un resultado significativo del ANOVA corresponde a dos curvas que poseen diferencias de MNG en al menos una capa. En ese caso se avanzó con una prueba post hoc HSD Tukey y las capas disímiles se identificaron con marcas en las curvas.
Variabilidad interobservador
Un segundo operador analizó un subgrupo aleatorio de 55 placas para estudiar la variabilidad entre observadores para las siguientes variables: área, la MNG de la capa superficial y el valor de la mediana del primer y el segundo milímetro (denominados 0, 1 y 2 mm respectivamente). La distribución del área de la placa se normalizó utilizando la función logaritmo. Informamos media, desviación estándar (DE) y coeficiente de variación (CV) como (DE / media) x 100%. También se realizaron correlaciones por el método de cuadrados mínimos y se analizaron tendencias en el gráfico de residuos24.
RESULTADOS
El riesgo de enfermedad coronaria de la población según la escala de Framingham fue del 12 ± 8% a 10 años. El resto de las características clínicas de los pacientes se detallan en la tabla 1. Se hallaron y analizaron 127 placas en los 42 pacientes. La ecogenicidad de las placas femoral y carótida resultaron similares en el análisis general y por capas (fig. 2). Como se observa en la curva de MNG, la ecogenicidad del conjunto de placas tiende a aumentar linealmente hacia su interior. La tendencia lineal resultó significativa (r = 0,96; p < 0,001).
Fig. 2. Análisis por el método de capas de las placas en dos grupos: carótidas y femorales. Izquierda: promedio de la mediana de niveles de gris y la desviación estándar para el método general. El sitio no influye en los grises en general; prueba de la t de Student no significativa (NS). Derecha: reconstrucción de curvas de profundidad promedio para cada capa en ambos grupos. Se informa la media y el error estándar por capa. Nótese que las curvas son similares con una tendencia lineal positiva hacia el interior de la placa. El análisis de varianza de dos vías (ANOVA) resultó NS.
En la tabla 2 se muestran los resultados del análisis general. Para el conjunto femorales, las placas de los pacientes de mayor edad resultaron marginalmente más ecogénicas (p = 0,05). El sexo y el tabaco no fueron detectados como factores significativos. Para el conjunto carótidas, ninguno de los tres factores resultó significativo.
Los resultados del método por capas se grafican en los tres renglones de la fig. 3. En el primer renglón se observa que las placas de los pacientes de mayor edad resultaron más ecogénicas con respecto a las de los más jóvenes, tanto para las placas femorales (ANOVA, p < 0,001) como para las carótidas (ANOVA, p < 0,01). En ambos casos, al menos 9 de 10 capas resultaron significativamente diferentes. En el segundo renglón se observa que varones y mujeres presentaron placas femorales de ecogenicidad similar, mientras que los varones mostraron placas más brillantes que las mujeres en sus carótidas (ANOVA, p < 0,01). En el tercer renglón se observa que la región superficial de las placas femorales en los fumadores fue menos ecogénica que la de los no fumadores (ANOVA, p < 0,01). En contraste, el núcleo de las placas en carótida de los fumadores resultó más brillante que la de los no fumadores (ANOVA, p < 0,05).
Fig. 3. Reconstrucción de curvas de mediana de niveles de gris (MNG) en función de la profundidad por capas. A la izquierda, las placas femorales y a la derecha, las carotídeas. En cada renglón se han separado dos grupos para tres factores de riesgo diferentes: edad, sexo y tabaquismo. Las curvas se comparan con una ANOVA de dos vías y luego las capas, con una prueba post hoc HSD Tukey. ap < 0,05. bp < 0,01.
Repetibilidad entre observadores
La DE y el CV de mediciones repetidas de MNG generales por dos observadores independientes fueron 6,7 y el 7,5%, respectivamente. Ambas correlacionadas fuertemente (r = 0,99; p < 0,001). Para las capas 0, 1 y 2 mm, la DE y el CV fueron 8,8 y el 12%, 8,4 y el 9,2%, y 8,9 y el 7%, respectivamente. Las correlaciones entre observadores para las capas de 0, 1 y 2 mm fueron r = 0,81 (p < 0,001), r = 0,93 (p < 0,001) y r = 0,99 (p < 0,001), respectivamente. La DE y el CV para el logaritmo del área de las placas fue 0,087 log mm2 y el 6,6% respectivamente. También resultaron con fuerte correlación (r = 0,97; p < 0,001). En todas las correlaciones se verificó la ausencia perceptible de tendencias en el análisis de residuos.
DISCUSIÓN
Este trabajo extiende el análisis tradicional de ecogenicidad de placas de ateroma, que plantea calcular la MNG de los píxeles de la lesión en general, estudiándola en capas o láminas paralelas a la superficie. Mientras que las variabilidades entre observadores de ambos métodos fueron similares, el análisis por capas resultó ser más efectivo que el método general para identificar la influencia de los factores de riesgo en la ecogenicidad de las placas. Así por ejemplo, la edad, el sexo y el tabaquismo fueron factores que modificaron la estructura de las placas hacia su interior y sólo se pudo detectarlos con el nuevo método propuesto. La mayor especificidad de estratificación en profundidad frente al método tradicional general es el principal hallazgo del presente estudio.
La vulnerabilidad de una placa de ateroma depende de su composición. En general, el segmento arterial más explorado es la carótida, aunque estudios en femorales revelan que la composición de las placas en esta región puede ser utilizada para predecir eficazmente el riesgo cardiovascular25,26. Por esta razón se incluyó ambos segmentos en nuestro estudio. Las placas lipídicas, las que poseen un núcleo lipídico y una fina capa calcificada en la superficie o las que presentan hemorragias internas tienen mayor tendencia a romperse y se las declara vulnerables16,22,23. Un análisis general de los niveles de gris resulta en ese caso poco específico para detectar estas particularidades regionales. El nuevo método sería equivalente a realizar una histología virtual en capas evaluando la ecogenicidad de las lonjas. Como muestra la fig. 2, si la curva de MNG en función de la profundidad se proyecta sobre el eje vertical de niveles de gris, se reduce al análisis general donde la información del interior permanece escondida. Obsérvese en el esquema de la fig. 1C y D que unas placas que en general podrían tener niveles de gris similares ahora pueden diferenciarse claramente a través de sus curvas.
Este nuevo enfoque potencia la información disponible al analizar la composición de una placa en niveles de gris, pero plantea la necesidad de una prueba estadística que permita comparar ahora dos curvas en lugar de dos valores promedio. En este trabajo se utilizó un ANOVA de dos vías, cuyos factores independientes son el grupo y la profundidad. Para determinar si un factor de riesgo influye en la composición de las placas, sistemáticamente se las dividió en dos grupos promediando sus curvas capa a capa. Como puede observarse en la fig. 3, el nuevo método permitió evidenciar diferencias entre las curvas de profundidad que en ningún caso fueron detectadas por el método general. Los resultados estadísticos confirman las inspecciones visuales. Cuando las curvas de profundidad tienden a entrelazarse, el ANOVA resultó no significativo (fig. 2). Sin embargo, cuando las capas tendieron a diferenciarse, la prueba post hoc resultó suficientemente robusta para evidenciar la localización exacta de las diferencias (fig. 3).
Otros dos hallazgos que se desprenden directamente de la fig. 2 son la tendencia lineal de densidad en función de la profundidad y la similitud de ecogenicidad entre segmentos. Con respecto al primero, nuestros datos confirman curvas de profundidad halladas por otros investigadores20. La invasión de la lesión hacia el lumen debe entenderse como un estadio avanzado de la enfermedad, que ya cumplió la fase de remodelamiento elástico. No resulta contradictorio pensar que, a medida que se avanza en el análisis de ecogenicidad hacia a la adventicia, el tejido es más denso. De hecho, es la adventicia lo que se utiliza como referencia del nivel de gris más alto. Con respecto a la similitud de ecogenicidad de las placas carotídeas y femorales, se confirma en las curvas de la fig. 2. Quizá la normalización de grises haya sido un factor que influyera en ese sentido27. También, el hecho de promediar un gran número de curvas puede producir una tendencia hacia la media. Para identificar patrones de curvas vulnerables, se hace necesario un análisis de la composición individual de las placas de cada paciente. Podrían establecerse así curvas de normalidad y se podría detectar patrones anómalos que puedan predecir futuras roturas.
Como se observa en el primer renglón de la fig. 3, la edad produce placas más ecogénicas en ambos sitios, coherente con la historia natural de la aterosclerosis: las placas se vuelven más fibrosas con el tiempo28. En el caso de los factores sexo y tabaquismo, las edades de los distintos grupos no presentaron diferencias significativas; por lo tanto, las diferencias de ecogenicidad se explican por otros motivos. Entre varones y mujeres no se hallaron diferencias para las placas femorales, pero en los varones se hallaron placas carotídeas más ecogénicas que en las mujeres. Esto coincide parcialmente con un estudio de más de 600 sujetos en el que las placas carotídeas ecogénicas resultaron más frecuentes en los varones6. Asimismo, aunque no haya diferencias de edad, los varones tienden a desarrollar placas en edad más temprana7 y, por lo tanto, sus lesiones, al ser más antiguas, podrían ser más densas. Sin embargo, con un número similar de integrantes, se reveló que son las mujeres las que poseen mayor ecogenicidad7. En este último caso, los grupos no estaban ajustados por edad y posiblemente otros cofactores como el tamaño de las placas o los valores de colesterol impidan una comparación adecuada. Finalmente, el caso del tabaco mostró que las placas en femoral son menos ecogénicas en su superficie para los fumadores y más ecogénicas en su interior en las carótidas. Este último resultado en carótidas es coherente con publicaciones previas6. Quizá el hecho de que los fumadores hayan presentado en la superficie de sus placas femorales menor densidad explica el mayor riesgo de rotura ligado a ese factor de riesgo25. La discusión sobre la influencia de los factores de riesgo en la composición debe profundizarse en futuros estudios con mayor número de individuos para permitir los ajustes pertinentes.
Este trabajo tiene algunas limitaciones que se deben mencionar. La reproducibilidad de los métodos cuantitativos de caracterización de placas ha sido tratada ampliamente13-15. Aquí se buscó minimizar la variabilidad utilizando un único experto utilizando el mismo equipamiento para captar, normalizar y procesar todas las imágenes14,27. En el análisis entre observadores, los CV rondaron el 10%, tanto para el método general como para las capas superficiales y de 1 y 2 mm de espesor. El hecho de que la variabilidad sea similar en ambos métodos resulta razonable, ya que la técnica es esencialmente la misma, y la diferencia reside en el procesamiento automático del laminado. La repetibilidad no se analizó en el presente estudio porque el seguimiento de los pacientes en el centro de prevención no lo permite. Es importante destacar que se utilizaron sólo las primeras 10 capas de cada placa en el análisis de ecogenicidad. Se decidió estudiar la región más cercana a la interfaz pared-fluido principalmente por dos razones. Primero, la rotura de las placas se ha asociado a tensiones de corte elevadas en regiones superficiales que, en el caso de placas cubiertas con una fina capa fibrosa, la quiebran y permiten el contacto del contenido lipídico con la sangre. En segunda instancia, como los tamaños de las placas son variables, era necesario adoptar un número de capas que permitiera incluir el mayor número de lesiones. La elección de cortes radiales se adoptó debido a que la interfaz paredfluido es la única que puede adoptarse como referencia para realizar cortes paralelos. Para realizar cortes longitudinales no habría una referencia clara ni de inicio ni de fin de la lesión. Por otro lado, estudiar el tamaño de la placa no constituía un objetivo primordial de este estudio. Se deben diseñar futuros protocolos para enfocar temas como el área y su relación con la composición de las lesiones. Otros investigadores que han avanzado en la estratificación de la placa optaron finalmente por cuantificar la composición por umbrales de grises y dar color a las diferentes regiones20. Quizá el método estadístico presentado en nuestro estudio para analizar las diferencias entre curvas pueda contribuir a perfeccionar ese enfoque. Resta aún trabajar en pacientes sintomáticos o en atención secundaria para avanzar en la obtención de curvas de referencia que permitan evaluar de forma temprana la vulnerabilidad de las placas de ateroma y favorecer un tratamiento preventivo individual.
CONCLUSIONES
Mediante técnicas de procesamiento de imágenes, es posible estratificar la ecogenicidad de placas de ateroma en capas y construir curvas de mediana de niveles de gris en función de la profundidad. Agrupando las placas en función de los factores de riesgo de los pacientes, estas curvas permiten estudiar la ecogenicidad con un grado de detalle mayor que el que resulta de un análisis general tradicional. Contar con la posibilidad de describir cuantitativamente configuraciones regionales de la estructura de las lesiones en función de la profundidad es un primer paso para avanzar en la estimación de la vulnerabilidad a la rotura.
ABREVIATURAS
CV: coeficiente de variación.
DE: desviación estándar.
MNG: mediana de los niveles gris.
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Este trabajo fue financiado parcialmente por el programa ECOS-SUD N.o A06S02 (Argentina-Francia).
Correspondencia: Dr. D. Craiem.
Avda. Belgrano 1723. (1093) Ciudad de Buenos Aires. Argentina.
Correo electrónico: dcraiem@favaloro.edu.ar; damian@craiem.com.ar
Recibido el 14 de octubre de 2008.
Aceptado para su publicación el 10 de junio de 2009.