La IRM s’ha establert com una eina molt valuosa en el diagnòstic clínic i en recerca perquè es tracta d’una tècnica no invasiva i de gran resolució, que permet diferenciar i visualitzar amb nitidesa els teixits tous de múltiples àrees del cos. Es basa en la capacitat que tenen alguns nuclis, especialment els protons de l’aigua, per absorbir ones de radiofreqüència quan són sotmesos a l’efecte d’un camp magnètic. Aquesta capacitat genera un senyal que és detectat per un receptor i transformat en imatges en un ordinador.
La idea de realitzar un estudi morfomètric amb IRM pot donar la impressió de certa simplicitat. No obstant, obtenir mesures consistents és quelcom relativament complicat, i s’han de tenir en compte diferents aspectes per tal de garantir una feina homogènia, fàcilment reproduïble i fiable.
2.1.1.
Elecció de la imatge i el tall adient
És molt important tenir clar el teixit o l’estructura que es vol estudiar per saber en quin tipus de seqüència serà preferible efectuar les mesures. Cada teixit, segons la seva abundància en protons i el temps que tarden en relaxar-‐se desprès d’haver estat estimulats, emet un senyal de major o menor intensitat que és captat per l’equip. La diferència de potencial es quantifica numèricament (imatge digital) i, en els estudis de IRM convencionals, finalment es transforma en tons d’una escala de grisos. Es poden modificar diversos paràmetres tècnics per obtenir un contrast diferent entre els teixits. En les imatges potenciades en T1 es poden veure estructures amb temps de relaxació molt curts, com el greix
(apareix amb alta intensitat de senyal) però no, en canvi, estructures amb temps de relaxació més perllongats, com l’aigua (senyal molt poc intensa). Les imatges potenciades en T2 per contra, mostren el greix com un senyal de baixa intensitat, i els líquids, com una senyal d’alta intensitat. Es produeix també inversió en la intensitat de senyal de la substància blanca, que s’observa de menor intensitat respecte a la substància gris.
Tant en T1 com en T2 s’observa el moll de l’os amb intensitat, i en canvi, la part compacta i esponjosa, de color negre. A la Taula 9 es resumeix com es veuen els diferents teixits en funció del tipus d’IRM. Per realitzar els estudis morfomètrics presentats en aquest treball, es van utilitzar imatges potenciades en T1.
Taula 9. Visualització dels diferents teixits en funció dels temps de relaxació potenciats (T1 o T2).
Blanc Gris Negre
T1 Greix Hemorràgia subaguda Contrast Substància blanca Moll de l’os Substància grisa Fetge Melsa Pàncrees Ronyó Músculs Lesions amb aigua
LCR Orina Quists Tendons Vasos Aire Fibrosi
Part compacta i esponjosa os
T2 LCR Orina Quists Tumors Ronyó, Melsa Aigua lliure Moll de l’os Substància grisa Greix Substància blanca Pàncrees Fetge Múscul Os cortical Tendons Aire Vasos
Part compacta i esponjosa os
D’altra banda, l’estudi realitzat en un pacient implica una seqüència d’imatges corresponents a un gran nombre de talls consecutius (sagitals i/o axials) de la regió d’interès. El gruix del tall pot variar entre 3 i 4 mm i la distància entre ells, entre 0,6-‐0,8 mm. Així doncs, la secció de les diferents estructures varia al llarg dels diferents talls, i per tant, també, la seva mida. Quan es vol mesurar una estructura determinada, és molt important escollir correctament en els diferents individus, el tall i l’alçada on es realitzarà l’anàlisi o mesura, per tal d’evitar
diferències degudes al nivell de la secció. Per uniformitzar les mesures, en aquest treball es va escollir com a imatge de referència en tots els individus, la corresponent al tall mig de l’estudi, en tall sagital, on es visualitzés tota la dent de l’axis.
2.1.2.
Selecció dels individus per a l’estudi
La mida mostral de la població és un aspecte fonamental a l’hora de dissenyar una anàlisi o experiment, ja que és determinant en relació al poder estadístic de l’estudi (Lipsey and Hurley, 2009).
L’edat i el sexe dels individus a estudiar són dues variables importants que també cal tenir en compte en estudis de morfometria, ja que poden tenir influència en l’anatomia, i sobretot, en la mida de les estructures.
2.1.3.
Dificultats afegides en els estudis d’IRM retrospectius
Normalment els estudis per IRM s’utilitzen fonamentalment com a eina diagnòstica, la qual cosa implica una sèrie de dificultats afegides a l’hora de dur a terme un estudi morfomètric retrospectiu.
Sovint no es tenen les IRM de tots els pacients inclosos inicialment en l’estudi. La causa principal és la extraviació dels estudis per part dels pacients amb el pas dels anys: quan els estudis es realitzen en centres diferents del de diagnòstic i els pacients es fan càrrec del seu manteniment, el pas del temps facilita la seva pèrdua.
Un altre inconvenient que es pot presentar és l’aparició d’artefactes en les imatges. Tot i que aquests no dificulten la visualització de l’estructura d’interès per al diagnòstic, en aquest cas el DA, sí que poden deteriorar o alterar la imatge d’altres estructures d’interès en posteriors estudis de morfometria.
El període de temps que passa des que es realitza l’estudi IRM per diagnosticar fins que es decideix fer l’anàlisi morfomètrica també s’ha de tenir en compte, no només per la probabilitat de pèrdua de les imatges, sinó també pel fet que es pot produir un canvi en els criteris o pautes de presa d’IRM. Aquest canvi de criteri o pautes pot modificar el nombre i gruix d’imatges necessàries per obtenir el
diagnòstic, fent que al final, cada pacient presenti, per al mateix diagnòstic, un estudi d’IRM amb característiques diferenciades. Quan el tall escollit com a referència no hi és, cal descartar el pacient per tal d’evitar alteracions en els punts de referència, que posteriorment acabaran afectant la mesura. El fet que un estudi d’IRM mostri només el tall de referència i uns pocs de flanquejants, però no tota l’estructura en si, impedeix realitzar cert tipus de mesures, com ara les volumètriques, que requereixen tots els talls de l’estudi; només que en falti un o que no s’especifiquin les característiques de cada tall, la mesura no es podrà realitzar. El temps també afecta el tipus de mostra que arriba (format d’IRM), ja que antigament les IRM es donaven en format placa i actualment s’obtenen i es guarden en format digital. Aquest problema es pot resoldre homogeneïtzant la mostra: fotografiant les IRM en format placa per tal de tenir-‐les totes digitalitzades.
Quan l’origen de les IRM varia, en l’era digital s’afegeix l’inconvenient que cada centre utilitza un programa de visualització d’imatges diferent, de manera que l’obtenció dels estudis d’IRM de certs pacients requereix un temps addicional per instal·lar els programes necessaris per visualitzar les imatges, que sovint estan protegides contra còpies i modificacions. Davant la dificultat o impossibilitat d’introduir estudis d’IRM d’altres centres en el programa oficial utilitzat per mesurar en el centre on es realitza l’anàlisi morfomètric, és necessària la utilització de programes alternatius d’anàlisi d’imatges, a més de l’utilitzat pel centre. Per aquest motiu es van haver d’utilitzar dos softwares diferents per analitzar i mesurar les variables: NUMARIS/4 syngo® post-‐processing workstation, versió MR 2004A (Siemens AG, Erlangen, GE) per a les imatges obtingudes a l’Hospital Universitari de la Vall d’Hebron; i Image J software versió 1.41 per a les imatges realitzades en un altre centre o en format placa.
2.1.4.
Tests de consistència
En el transcurs de l’anàlisi morfomètrica en IRM és recomanable avaluar la fiabilitat de les mesures. Realitzar una anàlisi de consistència és important en els estudis en què la percepció visual és fonamental, ja que pot haver-‐hi variabilitat deguda al factor humà.
La variabilitat total de les mesures es pot desglossar en dues components: la variabilitat deguda a les diferències entre els diferents individus, i la deguda a les diferències entre les mesures realitzades per cada observador. Aquesta darrera depèn de la variabilitat entre observacions i d’una variabilitat residual o aleatòria associada a l’error que comporta tota mesura. És important realitzar una anàlisi intraespecífica per comprovar si qui realitza les mesures és consistent amb els punts de referència establerts a priori, de la mateixa manera que realitzar una anàlisi interespecífica és important per certificar que la utilització de diferents softwares d’anàlisi d’imatge no alteren les mesures. En aquestes anàlisis és important el nombre de mostres que es mesuren, escollides aleatòriament, el nombre de vegades que es repeteix una anàlisi, i el temps que es deixa passar entre aquestes repeticions, per tal d’evitar que una repetició es faci més per memòria que no pas en base a un criteri d’establiment dels punts de referència.
L’índex estadístic més idoni per avaluar la fiabilitat de les mesures és el coeficient de correlació intraclasse (CCI), que es basa en un model d’anàlisi de variança (ANOVA) amb mesures repetides. En funció del nombre d’observadors, mètodes i mostres a valorar, s’utilitzen els models d’efectes aleatoris, fixes o mixtes per tal d’evitar possibles errors de probabilitat. Els valors del CCI poden oscil·lar entre 0 i 1 on 0 indica absència de concordança i 1, la concordança o fiabilitat absoluta dels resultats obtinguts. Valors superiors al 0,70 representen una fiabilitat excel·lent (Prieto et al., 1998).
2.1.5.
Tests d’anàlisi de dades i correccions
Es poden comparar dos o més grups utilitzant test estadístics que formulen una hipòtesi nul·la que d’un principi pot ser rebutjada. A l’hora de contrastar la hipòtesi nul·la inicial s’han de tenir en compte diversos factors per determinar la prova estadística més adient: nombre de mostres que es vol comparar (dues o més de dues), si les mostres estan aparellades o són dependents, el tipus de variable (contínua, categòrica o binària) i la distribució de les variables. Si la variable presenta una distribució normal i homogeneïtat de variàncies, s’apliquen tests paramètrics; si en la mostra no es compleix una de les dues
característiques s’apliquen els anomenats tests no paramètrics, menys potents (són més exigents per rebutjar la hipòtesi nul·la) i a més propensos a cometre errors de tipus beta (no rebutjar la hipòtesi nul.la quan aquesta és falsa, fals negatiu o error de tipus II) (du Prel et al., 2010).
Quan es realitzen moltes mesures augmenta la probabilitat que algun resultat sigui estadísticament significatiu tan sols per atzar (fals positiu o error de tipus I). Cal, per tant, establir llindars de significació més rigorosos que tinguin en compte el nombre de tests realitzats. No hi ha un mètode universal per establir aquests nous límits. Una correcció inadequada per a proves múltiples pot derivar en dos resultats igualment indesitjables: increment de falsos positius (errors de tipus I) deguts a una correcció dèbil, o la no detecció d’efectes reals de les variants sobre el fenotip (errors de tipus II) deguts a l’aplicació d’una correcció massa severa. Per resoldre aquest problema es poden utilitzar diferents aproximacions (Abou-‐Sleiman et al., 2006; Chanock et al., 2007; Gordon and Finch, 2005). El mètode més utilitzat fins fa poc era la correcció de Bonferroni per a múltiples comparacions. Aquesta correcció estableix un nou llindar de significació (α’) segons el nombre de tests independents realitzats (n) seguint la relació α’=α/n, amb α típicament igual a 0,05. Això assegura una probabilitat d’error de tipus I no superior al 5% en cadascuna de les comparacions realitzades. El problema d’aquest test és que sovint no està clar el nombre d’hipòtesis independents que es contrasten, de manera que l’aplicació estricta d’aquest mètode és extremadament conservadora (severa) i tendeix a incrementar els errors de tipus II (Abou-‐Sleiman et al., 2006; Colhoun et al., 2003; Curran-‐Everett, 2000).
En l’estudi morfomètric de la FCP es va aplicar la correcció de Bonferroni. En canvi, en l’estudi de l’orofaringe, aquesta correcció no es va aplicar per evitar incórrer en errors de tipus II ja que els paràmetres analitzats es van considerar tots ells independents entre si.