Caracterización de tiroides por medio de coeficientes de retrodispersión

Research topic: Quantitative ultrasound

Start year: 2013

Researchers: M.SC. Omar Zenteno (Investigador principal)

Estudios clínicos sugieren que el ultrasonido convencional (i.e., el examen ecográfico) solamente puede proveer un nivel bajo de estimación al evaluar nódulos en tiroides. Esto se refleja en los estándares de procedimiento actuales, donde se recomienda la biopsia (i.e., aspiración de muestra por aguja fina) como el procedimiento a elegir para el diagnóstico final de nódulos de tiroides. Esta toma de muestra es un acto invasivo y traumatizante para el paciente. Adicionalmente, la literatura demuestra que existe un número alto de diagnósticos falso-positivos. En consecuencia, se necesita el desarrollo de técnicas no invasivas y cuantitativas que permitan la reducción del número de biopsias innecesarias.

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Antecedentes del proyecto

Estudios previos del Laboratorio de Imágenes Médicas (en colaboración con el Bioacoustics Research Laboratory, University of Illinois) han demostrado la utilidad del USC en modelo de roedores ex vivo [1], [2]. Primero, el coeficiente de atenuación ultrasónica (CAU) ha demostrado un interesante potencial de diferenciación. Segundo, el coeficiente de retrodispersión (CRD) y los dos parámetros derivados – el tamaño promedio de partículas y la concentración efectiva en partículas – han demostrado el poder de diferenciación por un lado entre lesiones malignas y tejidos normales, y mientras por otro entre lesiones malignas y benignas. Más aun, estos parámetros estructurales han clasificado dos tipos de cáncer con éxito.

Etapas del proyecto

El proyecto consiste en el análisis de la efectividad del algoritmo humanos sanos (en colaboración con la Clínica Centenario Peruano Japonesa, Pueblo Libre, Lima). Esta etapa nos ha dado la oportunidad de evaluar las propiedades de la tiroides sana, así como la variabilidad interindividuo de los dichos parámetros ultrasónicos. Inspecciones fueron realizadas por un radiólogo usando el sistema de investigación SonixTouch equipada con el transductor L14-5/38 (Ultrasonix Medical Corporation, Richmond, BC) empleado una frecuencia de transmisión de 10 MHz.

El CRD (3-8MHz) correspondiente a cada voluntario varía desde 0.020 (sr.cm)-1 a 0.036 (sr.cm)-1 con un valor medio de 0.027 ± 0.005 (sr.cm)-1 y con coeficiente de variación menor de 6% a través de todos los voluntarios. Con respecto a estos resultados preliminares, la baja variabilidad intersujetos sugiere que el CDR tiene potencial para la caracterización de tiroides humana gracias a su aparente homogeneidad en el caso sano.

El próximo pasó involucrara pacientes con sospecha de lesión maligna de tiroides (en colaboración con la Clínica Oncosalud-AUNA, San Borja, Lima). La correlación entre el diagnóstico por biopsia y la estimación de los parámetros cuantitativos ultrasónicos permitirá de evaluar el rendimiento diagnóstico del USC en contexto de despistaje clínico en pacientes que tienen sospecho de cáncer.

Proyecto financiado por CONCYTEC (8-2013-FONDECYT) y por la PUCP (PADET-2014).

Referencias

  1. O. Zenteno, W. B. Ridgway, S. Sarwate, M. Oelze, and R. Lavarello, “Ultrasonic attenuation imaging in a rodent thyroid cancer model,” 2013 IEEE Int. Ultrason. Symp., pp. 88–91, Jul. 2013.
  2. R. Lavarello, W. B. Ridgway, S. Sarwate, and M. L. Oelze, “Characterization of thyroid cancer in mouse models using high-frequency quantitative ultrasound techniques.,” Ultrasound Med. Biol., vol. 39, no. 12, pp. 2333–41, Dec. 2013.
  3. Y. Labyed and T. Bigelow, “A theoretical comparison of attenuation measurement techniques from backscattered ultrasound echoes.,” J. Acoust. Soc. Am., vol. 129, no. 4, pp. 2316–24, Apr. 2011.
  4. L. Yao, J. Zagzebski, and E. Madsen, “Backscatter coefficient measurements using a reference phantom to extract depth-dependen instrumentation factors,” Ultrason. Imaging, no. 12, pp. 58–70, 1990.
  5. T. Cueva, “Caracterizacion de tiroides por medio de coeficiente de retrodispersion,” Pontifica Universidad Catolica del Peru, 2015.