Autori: Dario Turco (1), Renzo Mignani (2), Riccardo Magistroni (3), Cristiana Corsi (1)
Affiliazioni: (1) Dipartimento dell’Energia Elettrica e dell’Informazione (DEI), Università di Bologna; (2) Nefrologia e Dialisi, Ospedale Infermi, Rimini; (3) Nefrologia, Dialisi e Trapianto, Policlinico di Modena.
RAZIONALE
La malattia policistica renale autosomica dominante (ADPKD) è la più diffusa tra le malattie nefrologiche ereditarie. Nella pratica clinica l’informazione relativa alla variazione di volume totale renale (TKV) viene utilizzata per valutare la progressione della malattia e per monitorare l’efficacia dei trattamenti terapeutici cui il paziente è sottoposto. In un recente studio è stato proposto l’utilizzo dell’informazione relativa al TKV, corretto per l’altezza del paziente, in combinazione con l’età per la classificazione prognostica del paziente policistico [1]. Obiettivo di questo studio è confrontare le performance in termini di corretta classificazione del paziente a partire dalla stima del volume renale effettuata con il metodo già sviluppato e validato [2] su immagini di risonanza magnetica (MRI) senza mezzo di contrasto ed il metodo dell’ellissoide [1] applicato ad immagini MRI ed ecografiche.
CASISTICA E METODI
Sono stati analizzate le immagini di risonanza magnetica SSFSE di 40 pazienti con diagnosi di ADPKD (filtrato glomerulare: 32-131 mL/min/1.73 m2; creatinina: 0.6–2.13 mg/dL). TKV è stato stimato utilizzando il metodo automatico [2] ed il metodo dell’ellissoide[1]. In un sottoinsieme di 14 pazienti è stato stimato il TKV utilizzando il metodo dell’ellissoide a partire immagini ecografiche.
I volumi renali così ottenuti sono stati confrontati tramite regressione lineare ed analisi di Bland-Altman con le stime volumetriche ottenute da tracciamento manuale. I risultati di tale analisi sono riportati in tabella 1. L’informazione sui volumi, in combinazione con l’età è stata utilizzata per effettuare la classificazione del paziente policistico come proposto in [2] attraverso lo strumento disponibile in [3]. I risultati della classificazione sono presentati in tabella 2.
RISULTATI
I risultati presentati in tabella 1 mostrano come il metodo dell’ellissoide applicato ad immagini di ecografia fornisca le prestazioni peggiori in termini di stima del volume ed in particolare si evidenzia una importante sottostima del volume renale (bias: -20%). I metodi dell’ellissoide ed automatico applicati ad immagini MRI hanno mostrato entrambi dei bias piuttosto contenuti ed il metodo automatico presenta delle prestazioni migliori in termini di errore medio assoluto percentuale (2.4±2.7). I risultati ottenuti in termini di classificazione hanno evidenziato come la stima del volume renale a partire da immagini ecografiche abbia permesso la corretta classificazione di 3 pazienti su 14 mentre le migliori prestazioni sono state ottenute dal metodo automatico applicato a immagini MRI che ha portato alla errata classificazione di 1 paziente su 40.
CONCLUSIONI
Questo studio ha messo in evidenza come la stima del volume totale renale a partire da immagini di ecografia risulti inadeguata ai fini di una corretta classificazione del paziente policistico, almeno nel gruppo di pazienti analizzati il cui range di volumi è riportato in tabella 1. Il metodo automatico [2] ha fornito errori molto contenuti nella stima del volume renale che hanno portato alle migliori prestazioni in termini di classificazione prognostica. Una corretta classificazione è di importanza fondamentale nella valutazione della progressione della malattia policistica al fine di fornire le indicazioni terapeutiche più adatte allo specifico paziente. Inoltre, differentemente dal metodo dell’ellissoide [1], il metodo proposto in [2] rende disponibile il modello tridimensionale paziente specifico del distretto renale che potrebbe offrire ulteriori indicazioni qualitative relative alla sua reale morfologia e alla presenza di cisti esofitiche.
Bibliografia:
[1] Irazabal, María V., et al. “Imaging classification of autosomal dominant polycystic kidney disease: a simple model for selecting patients for clinical trials.” Journal of the American Society of Nephrology 26.1 (2015): 160-172.
[2] Turco, Dario, et al. “Reliability of total renal volume computation in polycystic kidney disease from magnetic resonance imaging.” Academic radiology 22.11 (2015): 1376-1384.
[3] http://www.mayo.edu/research/documents/pkd-center-adpkd-classification/doc-20094754.