Minnies 2020 escolhe a melhor imagem de radiologia do ano

As origens do vencedor da categoria Melhor Imagem Radiológica deste ano vieram durante um exame de imagem médica de um crocodilo. Foi quando o radiologista Dr. Bradley Spieler começou a trabalhar com Emma Schachner, PhD, professora assistente de biologia celular e anatomia, ambas da Escola de Medicina da Louisiana State University (LSU) Health Sciences Center. Um biólogo evolucionário, Schachner estava realizando pesquisas sobre a anatomia pulmonar dos répteis e havia entrado em contato com Spieler, atualmente vice-presidente de pesquisa em radiologia, para ver se ele poderia conectá-la com um consultório particular que realizaria os exames.

Schachner há muito se especializou em anatomia animal e dirige o Laboratório Schachner no LSU Health Sciences Center, que investiga a origem e a evolução de novas inovações morfológicas em vertebrados. Em particular, o laboratório usa modelagem 3D e outras técnicas para demonstrar como os processos evolutivos podem afetar a anatomia.

Avance para 2020. A pandemia COVID-19 havia começado a atingir a costa dos Estados Unidos e os pacientes estavam chegando aos hospitais com graves danos pulmonares. Tanto Spieler quanto Schachner acreditavam que as ferramentas existentes para obter imagens dos pulmões eram inadequadas para realmente visualizar os detalhes do dano que a doença estava causando, e eles decidiram aplicar aos casos clínicos as técnicas de modelagem 3D que Schachner havia desenvolvido em seu trabalho. "Queríamos quantificar volumetricamente a extensão da pneumonia que é normal e o que é [síndrome da angústia respiratória aguda], como isso afeta os resultados dos pacientes", disse Spieler.

Algumas adaptações tiveram que ser feitas, no entanto. Schachner pode passar semanas trabalhando em um único modelo 3D de um pulmão de ave - um processo que não se traduziria bem no ambiente clínico.

Em seu trabalho premiado, publicado em 18 de agosto na BMJ Case Reports , Spieler, Schachner e colegas descrevem como criaram modelos 3D segmentados digitalmente que demonstram a extensão e distribuição da doença COVID-19. Primeiro, foram adquiridos conjuntos de dados de TC com contraste de 1 mm de seção fina. Em seguida, esses conjuntos de dados foram segmentados manualmente e processados ​​com o software de visualização científica Avizo 7.1 (Thermo Fisher Scientific), que Schachner usa para pesquisas de anatomia evolutiva.

Os pesquisadores reconheceram que seu método consome mais tempo do que as técnicas de renderização de volume automatizadas, mas produziu um "modelo anatômico altamente preciso e detalhado onde as camadas podem ser separadas, os volumes quantificados e podem ser impressos em 3D". Dadas as limitações de tempo de um hospital movimentado, a técnica tem potencial clínico?

Talvez não para cuidados intensivos, mas Spieler acredita que pode ter usos em áreas que não são tão sensíveis ao tempo, como planejamento cirúrgico. Spieler e Schachner estão planejando estudos de acompanhamento para ver se a técnica pode ser usada para aplicações prognósticas, como determinar quanto tempo os pacientes podem permanecer na unidade de terapia intensiva ou se eles precisarão de um ventilador.

Imagem: Modelos segmentados em 3D de dados de tomografia computadorizada de pulmão mostram a distribuição de infecções relacionadas a COVID-19 no sistema respiratório. Imagem cortesia de LSU Health New Orleans. 

Vice-campeão: Imagem F-18 FDG PET / MRI de dor crônica

Fonte: https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=nws&sub=rad&pag=dis&ItemID=130535