Se trata de un estudio original prospectivo (análisis secundario del estudio canadiense CanCOLD) que desarrolla un modelo de deep learning para la segmentación automática del volumen tridimensional del músculo pectoral (PMV) en TC de tórax, y lo compara con la medición bidimensional clásica del área del músculo pectoral (PMA) en relación con outcomes de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

La sarcopenia afecta a aproximadamente el 22% de los pacientes con EPOC y es un predictor independiente de morbimortalidad. Aunque la PMA en un único corte axial a nivel del arco aórtico constituye el método establecido, presenta limitaciones inherentes a la variabilidad en la selección del corte y no captura la heterogeneidad espacial de la atrofia muscular. El PMV volumétrico podría superar estas limitaciones, pero hasta la fecha ningún estudio había validado externamente un modelo automatizado ni había comparado directamente ambas mediciones.

Se incluyeron 1235 individuos del estudio CanCOLD (634 con EPOC, 601 sin EPOC) para la aplicación clínica, y 32 del estudio iNO para la validación externa del modelo. La arquitectura empleada fue una U-Net 3D de cuatro capas, entrenada mediante un proceso de active learning sobre 112 TC. El rendimiento se evaluó mediante el coeficiente de similitud Dice (DSC). La reproducibilidad se analizó en 1108 pacientes con TC pareadas inspiratoria y espiratoria, y las asociaciones con outcomes clínicos (FEV₁, DLco, VO₂ pico) se exploraron mediante regresión lineal uni- y multivariable.

Los resultados mostraron:

• DSC excelente en todos los conjuntos: 0,94 en entrenamiento, 0,93 en test interno y 0,92 en test externo
• El PMV no mostró sesgo entre inspiración y espiración (sesgo 0,1 cm³; p = 0,77), mientras que el PMA sí presentó diferencias significativas (sesgo −2,7 cm²; p < 0,001), con un coeficiente de variación de 4,8% frente a 12,0%
• Ambas medidas diferenciaron individuos con y sin EPOC (p < 0,05), con valores medios ajustados de PMA 34,7 vs 36,9 cm² y PMV 488,0 vs 508,2 cm³
• El PMV mostró asociaciones más fuertes que el PMA con FEV₁ (R²adj 0,609 vs 0,598), DLco (0,645 vs 0,627) y VO₂ (0,680 vs 0,666)

El modelo entrenado está disponible públicamente, lo que refuerza su potencial traslacional para grandes estudios poblacionales como el National Lung Screening Trial.

PUNTOS FUERTES

• Validación externa en una cohorte independiente con protocolo de adquisición diferente, lo que avala la generalización del modelo.
• Primera comparación sistemática de reproducibilidad entre PMA y PMV, con TC pareadas en dos fases respiratorias en más de 1100 pacientes.
• Balance equilibrado por sexo y enfermedad en el entrenamiento, con uso exclusivo de TC de baja dosis.

LIMITACIONES

• Tamaño de muestra reducido para entrenamiento y validación del modelo (n = 112), aunque el DSC se estabilizó tras el tercer lote.
• No se analizaron medidas de atenuación o textura muscular (infiltración grasa), que podrían aportar información adicional sobre composición.

Ausencia de valores normativos de referencia por edad, sexo e IMC para definir umbrales de sarcopenia con el PMV.

Dr. Roque Oca

Editor sección cardiotorácica