Grasa hepática y abdominal en la diabetes tipo 2 evaluada con aprendizaje automático en tomografías computarizadas

Área de la Ciencia:

• Radiología e Imagen Médica
• Endocrinología y Metabolismo
• Biología Computacional

Sus antecedentes:

• La relación entre los rasgos de imagen abdominal y la diabetes tipo 2 no se comprende completamente.
• Los fenotipos de imagen abdominal derivados de tomografías computarizadas (TC) ofrecen información potencial sobre las enfermedades metabólicas.

Objetivo del estudio:

• Investigar la asociación entre múltiples fenotipos de imagen abdominal y la diabetes tipo 2 utilizando tomografías computarizadas.
• Evaluar la utilidad de los fenotipos de imagen derivados del aprendizaje profundo en la caracterización de los cambios metabólicos relacionados con la diabetes.

Principales métodos:

• Se utilizaron algoritmos de aprendizaje profundo para cuantificar fenotipos derivados de imágenes de tomografías computarizadas abdominales, incluyendo esteatosis hepática (HS), volúmenes hepático y esplénico, tejido adiposo visceral (VAT), tejido adiposo subcutáneo (SAT) y relación visceral-subcutánea (VSR).
• El análisis incluyó 1594 pacientes de un biobanco diverso, con el estado de diabetes determinado por los niveles de HbA1c.
• Se realizaron análisis multivariantes ajustados por edad, sexo, raza e IMC.

Principales resultados:

• Los pacientes diabéticos exhibieron significativamente mayor HS (SHAD), prevalencia de esteatosis y VSR en comparación con los individuos no diabéticos.
• En análisis ajustados, la diabetes se asoció de forma independiente con HS (SHAD), volumen hepático (SV) y VSR.
• La relación visceral-subcutánea (VSR) mostró una correlación más fuerte con la diabetes que el IMC.

Conclusiones:

• La esteatosis hepática, la hepatomegalia y la adiposidad visceral identificadas en las tomografías computarizadas se asocian con la diabetes tipo 2.
• Los cambios hepáticos pueden afectar el papel del bazo en la diabetes.
• El VSR es una métrica alternativa prometedora a las medidas tradicionales de obesidad para evaluar el riesgo de diabetes.