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27/06/2024

Vall d'Hebron desarrolla un método para diagnosticar el hígado graso de forma cuantitativa y no invasiva

Dr. Raul Herance

Dr. Raul Herance

27/06/2024

Mediante tomografía computerizada (TAC), con o sin contraste, es posible realizar una detección precisa y segura de la enfermedad sin necesidad de biopsias y evitando las limitaciones de otras herramientas diagnósticas no invasivas.

Un equipo del Vall d'Hebron Instituto de Investigación (VHIR) ha desarrollado un algoritmo que permite medir la grasa acumulada en el hígado mediante imágenes de tomografía computerizada (TAC) con y sin contraste. Esta nueva herramienta permite detectar de forma no invasiva y rápida la enfermedad por hígado graso metabólico (MAFLD por sus siglas en inglés) y podría transformar el diagnóstico y seguimiento de esta patología, cada vez más prevalente debido al aumento de la obesidad y la diabetes. El trabajo ha sido publicado en la revista Medical Image Analysis.

La MAFLD se caracteriza por la acumulación de grasa en el hígado, que puede evolucionar a condiciones más graves como la esteatohepatitis (MASH), el cáncer de hígado o la cirrosis. Actualmente, el diagnóstico de esta enfermedad contempla técnicas no invasivas, como la elastografía basada en ultrasonidos, que no es válida para pacientes obesos mórbidos que son los que a menudo sufren más esta patología, o la resonancia magnética, pero el método definitivo es la biopsia hepática.

El nuevo algoritmo supera las limitaciones de los métodos actuales, ya que permite una evaluación detallada y precisa de la grasa hepática a partir de imágenes de TAC de forma automatizada. El sistema analiza la densidad radiológica del hígado y del bazo para identificar las áreas con grasa acumulada. "Con este algoritmo, podemos proporcionar información detallada sobre la distribución de la grasa en el hígado, lo que es crucial para un diagnóstico preciso y un seguimiento efectivo de la MAFLD", explica el Dr. J. Raul Herance, jefe del grupo de Imagen Médica Molecular del VHIR que ha liderado el estudio. "Nuestra herramienta reduce la necesidad de biopsias invasivas, lo que mejora la experiencia del paciente y facilita un diagnóstico precoz. Por otro lado, también elimina las limitaciones de la utilización de ultrasonidos en pacientes obesos mórbidos o la lentitud de la resonancia magnética que la hace casi inoperativa para utilizarla como herramienta diagnóstica habitual", asegura el Dr. Herance.

El algoritmo ha sido validado en comparación con datos de elastografía y biopsias de pacientes y ha demostrado una alta precisión en los valores de grasa hepática medidos, tanto en imágenes de TAC con contraste como sin contraste. Esto permite su aplicación a una amplia variedad de contextos clínicos. Además, a diferencia de la biopsia, que solo aporta información de una zona concreta del hígado, el TAC aporta datos del órgano completo.

El TAC es una técnica ampliamente disponible y más económica que otras técnicas de imagen como resonancia magnética. Se trata de un método que se utiliza habitualmente en la práctica clínica y, por tanto, permitiría evaluar la presencia de hígado graso a la hora de realizar el diagnóstico de otras enfermedades abdominales o torácicas sin necesidad de una exposición adicional a radiación.

El equipo continuará trabajando para validar esta herramienta con cohortes más amplias de pacientes y esperan que su implementación en la práctica clínica contribuya a la detección precoz y al manejo clínico del hígado graso. De esta forma, se espera poder prevenir complicaciones graves asociadas a esta patología y mejorar la salud y la calidad de vida de los pacientes.

El trabajo ha estado liderado por el grupo de Imagen Médica Molecular del VHIR en colaboración con los grupos de Enfermedades Hepáticas, Diabetes y Metabolismo, Bioquímica Clínica, Vehiculización de Fármacos y Terapia del VHIR, Universidad Pompeu Fabra, el CIBER de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), el CIBER de Enfermedades Hepáticas y Digestivas (CIBEREHD) y el CIBER de Diabetes y Enfermedades Metabólicas (CIBERDEM).

"Con este algoritmo, podemos proporcionar información detallada sobre la distribución de la grasa en el hígado, lo que es crucial para un diagnóstico preciso y un seguimiento efectivo de la MAFLD", explica el Dr. J. Raul Herance.

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