Creación de mapas de difusión funcional como biomarcadores de tumores cerebrales mediante imagen por resonancia magnética

Abstract

[EN] Purpose: To obtain an analysis tool of brain tumors evolution, to evaluate treatment response early and non-invasively. Methods: Twenty five tumors from sixteen brain metastases patients have been examined by anatomical and diffusion MRI before radiotherapy and at least once after its initiation. Diffusion MRI is suitable to achieve the purpose due to correlation between water diffusion variation within tumor area and its clinical evolution: treatment causes cell kill and tissue reorganization, which leads to changes in cell density and in tissue morphology (e.g., ratio of intra- to extracellular water) resulting in spatially varying changes in tumor apparent diffusion coefficient (ADC) values. A graphical representation of ADC changes between two image datasets constitutes a functional diffusion map (fDM); statistical analysis of this data gives a prediction of tumor response to treatment since 3rd week after its initiation. Results: A tool based on fDM for brain tumor analysis and comparison has been developed and validated. Of the analyzed 25 brain tumors, seven tumors were responding (RP), eight were stable (EE) and ten were non-responding (EP). Normalized tumor volume values for each response group are VR = 20,90 ± 4,88% (mean ± standard deviation) and VT = 25,00 ± 6,72% for RP, VR = 4,94 ± 4,64% and VT = 11,49 ± 2,67% for EE and VR = 0,91 ± 1,32% and VT = 3,63 ± 2,90% for EP. Conclusions: Considering the results obtained, it can be established that the implemented tool, based on fDM as evolution biomarker, provides a reliable prediction of tumor response to treatment.

[ES] Objetivo: En este Trabajo Fin de Máster se pretende obtener una herramienta de análisis de la evolución de los tumores cerebrales para evaluar la respuesta de éstos al tratamiento aplicado, de forma temprana y no invasiva. Métodos: Se ha trabajado con 25 casos de 16 pacientes con metástasis cerebral, 8 mujeres y 8 hombres, a los que se ha realizado un estudio previo al tratamiento y al menos uno más después de iniciar el mismo, mediante imagen por resonancia magnética tanto anatómica como de difusión. La resonancia magnética (RM) funcional de difusión es idónea a la hora de obtener parámetros estadísticos que permitan una comparación entre imágenes de instantes temporales sucesivos del mismo tumor, puesto que la variación de los valores de difusión del agua dentro del tumor está directamente relacionada con la evolución del mismo: la terapia provoca muerte celular y reorganización tisular en la zona tumoral, causando un cambio en la densidad celular y heterogeneidad en la morfología respecto al tejido circundante (por ejemplo, relación entre el agua intra y extra-celular), lo que resulta en una variación espacial de los valores del coeficiente de difusión aparente (ADC). La representación de esos cambios en el ADC entre imágenes temporalmente espaciadas constituye el mapa de difusión funcional (fDM); su análisis permite establecer una predicción de la respuesta del tumor al tratamiento a partir de la tercera semana desde el inicio del mismo. Resultados: Se ha desarrollado una herramienta de análisis y comparación de tumores cerebrales basada en el fDM y el diagrama de dispersión de los valores de ADC del tumor y la zona afectada. De los 25 casos analizados con la herramienta implementada (tres de los pacientes tienen tres estudios temporales en lugar de dos y cuatro tienen más de un tumor) siete se han clasificado como respuesta parcial al tratamiento (RP), ocho como enfermedad estable (EE) y los diez restantes como enfermedad en progresión (EP). Los valores de volúmenes normalizados obtenidos para cada uno de estos tres grupos de respuesta son VR = 20,90 ± 4,88% (media ± desviación estándar) y VT = 25,00 ± 6,72% para RP, VR = 4,94 ± 4,64% y VT = 11,49 ± 2,67% para EE y VR = 0,91 ± 1,32% y VT = 3,63 ± 2,90% para EP. Conclusiones: A la vista de estos resultados, podemos establecer que la herramienta implementada, basada en el mapa de difusión funcional como biomarcador de la evolución, permite predecir con fiabilidad ra respuesta al tratamiento de los tumores cerebrales