Precisión diagnóstica de la patología digital cuantitativa para la caracterización de la fibrosis hepática

Abstract

[ES] ANTECEDENTES: La evaluación histológica convencional para determinar la gravedad de la enfermedad hepática se basa en puntuaciones subjetivas y semicuantitativas. Este Trabajo Final de Grado tiene como objetivo evaluar la correlación entre el análisis múltiple y cuantitativo de la patología digital y la evaluación histológica tradicional de la fibrosis hepática. METODOLOGÍA: Se llevó a cabo un estudio prospectivo y multicéntrico de precisión diagnóstica que incluyó a pacientes con enfermedad hepática metabólica y biopsia hepática. La lectura histológica fue centralizada en un patólogo que estadificó la fibrosis empleando el sistema de puntuación METAVIR (4 estadios, F0-4). Las láminas histológicas fueron escaneadas para su análisis digital. Se extrajeron distintos biomarcadores morfométricos y colorimétricos asociados a los depósitos de colágeno de las imágenes digitalizadas empleando un análisis computacional. Se evaluó el grado de asociación entre las variables continuas de la patología digital con las variables categóricas de los estadios de fibrosis mediante las pruebas ANOVA y el coeficiente de correlación Spearman (¿). Las curvas ROC (AUC) evaluaron el rendimiento diagnóstico de la patología digital frente a poblaciones dicotomizadas de los distintos estadios de fibrosis. RESULTADOS: Se incluyeron un total de 15 pacientes (edad media 55 años, 20% de los casos correspondientes a cada estadio de fibrosis). El área proporcional de colágeno fue el parámetro de patología digital con una correlación más fuerte con los estadios de fibrosis (¿: 0,91). El ancho y la longitud de las fibras de colágeno aumentaron con los estadios de fibrosis (P: 0,02 y P: 0,01 respectivamente). El ancho de las fibras es capaz de discriminar con mayor precisión la fibrosis avanzada (F3-4), AUC 0,94 [IC 95%, 0,83-0,99], mientras que la longitud de las fibras identifica con mayor precisión diagnóstica la fibrosis leve (F0-2), AUC 0,96 [IC 95%, 0,87-0,99]. Los biomarcadores colorimétricos se correlacionaron negativamente con los estadios de fibrosis (¿: -0,69). Los parámetros relacionados con el color que mostraron mayor capacidad diagnóstica fueron el canal verde de RGB para la presencia de fibrosis (F1-4), AUC 0,99 [IC 95%, 0,98-1,00], y el canal a* de CIEL* para el diagnóstico de cirrosis con un AUC 0,94 [IC 95 %, 0,81-0,99]. CONCLUSIÓN: La patología digital representa una alternativa a la evaluación histológica convencional para el diagnóstico y estadificación de la fibrosis hepática.

[EN] BACKGROUND: Traditional histological evaluation for grading liver disease severity is based on subjective and semi-quantitative scores. The aim of the present study was to assess the relationship between digital pathology analysis and the corresponding scoring system for the evaluation of fibrosis in patients with non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). MEHODOLOGY: A prospective multicenter study including patients with biopsy-proven NAFLD was performed. The fibrosis stage was graded by a central pathologist according to the METAVIR scoring system (four stages, F0-4). Tissue slides were scanned for digital analysis. Image biomarkers including morphometric and colorimetric collagen characteristics were extracted from the whole-slide digital images using computational algorithms. Comparison between digital image analysis quantitative data and fibrosis stages was assessed using ANOVA post hoc Bonferroni and Spearman correlation coefficient (¿). The receiver operating characteristic (ROC) curve and area under the ROC curve (AUC) were applied to establish the optimal threshold for different stages of fibrosis. RESULTS: A total of 15 patients were included (mean age ± standard deviation, 55 years ± 11, 20% cases distributed in each fibrosis stage). Collagen proportionate area showed the strongest correlation with fibrosis stages (¿: 0,91) The width and length of the collagen fibers increased with fibrosis stages (P:_0,02 and P: 0,01 respectively). Fibers width is a good biomarker for diagnosing advanced fibrosis (F3-4), AUC 0,94 [IC95%, 0,83-0,99], while fibers length performs better for the diagnosis of mild fibrosis (F0-2), AUC 0,96 [IC95%, 0,87-0,99]. The colorimetric biomarkers showed a negative correlation with fibrosis stages (¿: -0,69). The color parameters that showed better diagnostic accuracy were the green channel of RGB for the diagnosis of fibrosis (F1-4), AUC 0,99 [IC95%, 0,98-1,00], and the a* channel of CIEL* for the diagnosis of cirrhosis (F4) with an AUC 0,94 [IC95%, 0,81-0,99]. CONCLUSION: Morphometric and colorimetric biomarkers of collagen deposits obtained by digital pathology analysis correlate well with pathologists¿ scores of fibrosis. Digital pathology represents an alternative to the traditional histological evaluation for the diagnosis and staging of liver fibrosis.