Clasificación de la artritis inflamatoria identificando patrones de forma de las articulaciones: cómo las redes neuronales pueden indicarnos dónde «profundizar» clínicamente.
Informáticos, reumatólogos e inmunólogos alemanes, unieron fuerzas y conocimientos para estudiar el comportamiento de una red neuronal basada en la forma de las articulaciones.
Los autores investigaron si dicha red neuronal basada puede diferenciar entre artritis reumatoide (AR), artritis psoriásica (APS) y articulaciones de control sanas (ACS). También decidieron verificar a qué clase se asignan los pacientes con artritis indiferenciada (AI), y si esta red neuronal es capaz de identificar regiones específicas de la enfermedad en las articulaciones.
Métodos
Folle, Simon, y sus colegas, entrenaron una nueva red neuronal con formas óseas articulares en 3D de las articulaciones de la mano de pacientes con AR y APS, así como de ACS.
Las formas óseas se crearon a partir de datos de tomografía computarizada periférica de alta resolución (HR-pQCT, por sus siglas en inglés) de la cabeza del segundo hueso metacarpiano. Tras el entrenamiento, introdujeron los patrones de forma de las AI en la red neuronal para clasificarlas en AR, APS o ACS.
Resultados
Se dispuso de las formas óseas de la mano de 932 escaneos HR-pQCT de 617 pacientes. La red pudo diferenciar las clases con una exactitud del:
- 82% para los controles sanos
- 75% para la artritis reumatoide
- 68% para la artritis psoriásica.
Realizaron mapas de calor que identificaron regiones anatómicas como las zonas descubiertas o las uniones de ligamentos propensas a las erosiones y los espolones óseos. Al introducir los datos de la artritis indiferenciada en la red neuronal, los valores arrojados fueron los siguientes:
- el 86% se clasificó como AR
- el 11% como APS
- el 3% como «HC, basándose en la forma de la articulación.
Conclusión
Los autores agregan que extrajeron características específicas de la enfermedad como mapas de calor en las formas de las articulaciones en 3D que pueden utilizarse en el examen clínico de rutina utilizando la ecografía.
Finalmente, concluyen que “las enfermedades inespecíficas, como la artritis reumatoide, pueden agruparse mediante la red entrenada en función de la forma de las articulaciones.”
Folle, L., Simon, D., Tascilar, K., Krönke, G., Liphardt, A. M., Maier, A., Schett, G., & Kleyer, A. (2022). Deep Learning-Based Classification of Inflammatory Arthritis by Identification of Joint Shape Patterns—How Neural Networks Can Tell Us Where to “Deep Dive” Clinically. Frontiers in Medicine, 9. https://doi.org/10.3389/fmed.2022.850552
