L’osteoporosi es podrà detectar i prevenir amb major eficàcia, gràcies a un nova eina de diagnosi creada per un equip de recerca integrat per  investigadors de la unitat BCN MedTech de la UPF, les empreses 3D-Shaper Medical i CETIR Medical Group i l’Hospital de la Santa Creu i Sant Pau.

A partir d’aquesta col·laboració publicoprivada, s’ha pogut dissenyar una nova eina per calcular el risc de fractura a causa de l’osteoporosi de fèmur, des de l’enfocament de la biomecànica -que estudia les estructures de caràcter mecànic dels éssers vius com les que expliquen el moviment del cos-,  amb costos d’implementació que fan viable la seva aplicació a la pràctica clínica.

Aquesta eina parteix de l’acoblament de mètodes estadístics per generar imatges tridimensionals del fèmur, desenvolupats per 3D-Shaper Medical amb simulacions biomecàniques desenvolupades amb BCN MedTech (UPF). Com a punt de partida per aplicar-hi els mètodes estadístics, la nova eina fa servir imatges 2D obtingudes a partir del mètode més estès actualment per al diagnòstic clínic de l’osteoporosi (DXA). Cal tenir en compte que les eines de diagnòstic més esteses a dia d’avui es basen en imatges bidimensionals, que no permeten captar adequadament la densitat dels compartiments trabecular i cortical de l’os. Això és fonamental per valorar la fortalesa de l’os i prevenir possibles fractures. 

La recerca amb què s’ha creat el nou mètode diagnòstic s’ha divulgat recentment en un article científic publicat a Journal of Clinical Densitometry. Els seus autors són Muhammad Qasim, Mirella Lopez Picazo i Ludovic Humbert, de l’empresa 3D-ShaperMedical; Carlos Ruiz Wills i Jérôme Noailly de la unitat BCN MedTech, vinculada al Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions (DTIC) de la UPF; Silvana Di Gregorio i Luis Miguel del Río Barquero, del CETIR Medical Group; i Jorge Malouf Sierra, de l’Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. La recerca ha comptat amb el suport econòmic del Ministeri de Ciència, Innovació i Universitats, de l’Agència Estatal de Recerca, de l’Agència per la competitivitat de l’empresa de la Generalitat de Catalunya (ACCIÓ) i del Programa Marie Sklodowska-Curie de l’Horizon 2020 de la UE.

Per què cal millorar els mètodes actuals?

La metodologia més estesa actualment per diagnosticar l’osteoporosi de fèmur és la denomina absorciometria de raigs X de doble energia (DXA: Dual energy X-ray Absorptiometry). Aquesta tècnica permet determinar la densitat mineral del teixit ossi, a partir de la quantitat de radiació que és capaç d'absorbir. Precisament l’osteoporosi està relacionada amb una pèrdua de densitat òssia, cosa que disminueix la força de l’os i incrementa el risc de fractures. Aquesta metodologia, amb què s’obtenen imatges bidimensionals, presenta limitacions per determinar la distribució volumètrica de la densitat mineral -que ha de ser tridimensional-, cosa que és fonamental per examinar acuradament la fortalesa òssia i millorar la prevenció de les fractures.

Una altra metodologia més avançada, escassament implementada al diagnòstic clínic pel fet que exposa als pacients a nivells superiors de radiació, és la Tomografia Computeritzada quantitativa (QCT: Quantitative Computed Tomography). Les tomografies permeten obtenir imatges detallades de diferents regions internes del cos incloent el teixit ossi, també a partir de raigs X, però amb reconstruccions 3D del volum de l’os. Estudis previs han provat que aquesta capacitat 3D de la QCT la converteix en una tècnica més ben preparada per estimar la fortalesa dels ossos i el risc de fractura que el mètode DXA convencional de 2D. A més, permet traduir la informació volumètrica de la morfologia i qualitat de l’os en informació mecànica de fortalesa òssia. Tot i això, el seu ús no s’ha estès a la pràctica clínica, no només per exposar els pacients a majors dosis de radiació, sinó també per tenir un cost elevat i perquè el temps de processament de les imatges obtingudes per QCT és superior al de les imatges planes de DXA.

La recerca planteja un mètode efectiu i viable per a la pràctica clínica

El nou mètode es basa en l’absorciometria de raigs X de doble energia 3D (3D-DXA), tècnica desenvolupada per l’equip de 3D-Shaper Medical a partir de la seva recerca iniciada a la UPF abans de la creació de l’empresa de base tecnològica. Essencialment, “la nova metodologia complementa i millora la DXA amb sistemes computacionals i estadístics que permeten estimar la densitat mineral de tot el volum de l’os, així com obtenir imatges detallades de la seva forma en tres dimensions. També obre la possibilitat de convertir aquesta informació volumètrica en informació quantitativa de resistència òssia, a partir de simulacions biomecàniques amb el mètode dels elements finits, especialitat de l’equip del BCN Medtech” - explica Jérôme Noailly, investigador principal en biomecànica i mecanobiologia d’aquesta unitat de recerca de la UPF.

La 3D-DXA fa servir imatges bidimensionals de la DXA, sobre les quals s’aplica una simulació biomecànica tridimensional afegida. D’aquesta manera, es poden obtenir resultats equivalents als de la tomografia computeritzada, ja que es tradueixen els mesuraments volumètrics i de geometria en resultats de capacitat de resistència del fèmur del subjecte explorat. La nova eina disposa del potencial de millorar els diagnòstics actuals –comunament realitzats amb el mètode DXA convencional–, que no tenen la capacitat per detectar fins al 50% de pacients amb alt risc de fractura de fèmur.

De fet, l’equip de recerca en el seu conjunt ja ha pogut provar l’eficàcia de la 3D-DXA per la quantificació de la resistència òssia, amb un estudi realitzat amb 157 pacients. Els seus resultats milloren les perspectives per assolir el pas següent: la predicció de risc de fractura a partir d’imatges de DXA.

Article de referència:

Muhammad Qasim, Mirella López Picazo, Carlos Ruiz Wills, Jérôme Noailly, Silvana Di Gregorio, Luis Miguel Del Río Barquero, Jorge Malouf Sierra, Ludovic Humbert. 3D-DXA based finite element modelling for femur strength prediction: evaluation against QCT. Journal of Clinical Densitometry, Volume 27, Issue 2, 2024, 101471, ISSN 1094-6950. https://doi.org/10.1016/j.jocd.2024.101471.