Indicadores biológicos para detectar la ruptura de una aneurisma

La aorta es la arteria principal que abastece de sangre oxigenada a todo el cuerpo. En ocasiones, la aorta se ensancha -patología que se denomina aneurisma- y de romperse, podría causar la muerte del paciente. Detectar de antemano esta patología es el propósito de un equipo de investigación integrado por tres instituciones, la Universidad Favoloro (UF) y las universidades nacionales de General Sarmiento (UNGS) y de San Martín (UNSAM).

¿Cómo lo harán? La idea es desarrollar marcadores biológicos que permitan estimar el riesgo de ruptura de una aneurisma de la aorta abdominal, es decir a la altura del abdomen, usando imágenes de resonancia magnética. “Un marcador biológico o biomarcador es un indicador numérico basado en una medición que podemos hacer en forma automatizada a partir de imágenes de resonancia magnética para describir el tamaño y la forma de las aneurismas”, describe el ingeniero especializado en biomedicina Damián Craiem, investigador de la Universidad Favaloro (UF) y del Conicet.

“Cuando una aneurisma de la aorta abdominal aumenta de tamaño crece el riesgo de ruptura. Su incidencia es de 6 a 10 individuos cada 100 mil. Ser hombre, mayor de 50 años, hipertenso y con antecedentes familiares aumenta los riesgos”, enfatiza Craiem y agrega que el problema es que en general las aneurismas son asintomáticas y tienen un índice de mortalidad superior al 85 por ciento ante una emergencia quirúrgica.

Las aneurismas se pueden detectar con una ecografía abdominal, que es una técnica económica, segura, rápida y confiable, sin embargo Craiem, director del proyecto por la UF, cuenta que en la actualidad la resonancia magnética ofrece nuevas herramientas tridimensionales para la detectar esta patología, aunque las mediciones tridimensionales de resonancia son complejas y requieren del desarrollo de algoritmos más sofisticados. “Ese es justamente el desafío que nos motiva en el área de la ingeniería biomédica”, dice.

Para poner a punto y validar las mediciones que brindan las imágenes de la resonancia, en particular del resonador magnético instalado dentro del Centro Universitario de Imágenes Médicas (CEUNIM) de la UNSAM, se utilizará un simulador o fantoma de aorta, que permite censar los datos de igual forma que si se estuviera analizando a un paciente. “Es un fantoma que reproduce en tamaño y forma la anatomía de la aorta humana de una persona adulta y también trata de reproducir las características elásticas de la arteria”, explica el físico Eduardo Rodríguez, investigador docente del Instituto de Industria de la UNGS.

El equipo de la UNGS integrado también por Dafne Borstner y Cristian Díaz, estudiantes de la carrera de Ingeniería Electromecánica, construyó dos simuladores, uno de látex y otro de silicona con distintas propiedades de ensanchamiento. Además el simulador está conectado a un sistema mecatrónico que permite recrear la circulación de sangre desde el corazón hacia las arterias, flujo que mide el resonador.

En octubre el equipo logró obtener las primeras imágenes de resonancia utilizando la técnica conocida como 4D-Flow para conocer la velocidad de la sangre en cualquier lugar en la aorta. Utilizaron el resonador magnético instalado en el CEUNIM y el software de procesamiento Lattido® desarrollado en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Favaloro. Con el fantoma o simulador los y las integrantes de este equipo interdisciplinario podrán ahora calibrar el método. “Con el fantoma se pueden establecer distintas condiciones para las mediciones y con esto podremos validar el método de medición a partir de las imágenes, explica Rodríguez, director del proyecto por parte de la UNGS.

El proyecto cuenta con financiamiento del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (PICT 2019), el prototipo del fantoma se desarrolló con fondos del Programa de Fortalecimiento de acciones de vinculación y de desarrollo tecnológico y social de la UNGS y el resonador es parte del equipamiento del CEUNIM – UNSAM, cuyo objetivo es fortalecer el vínculo entre el sector académico y el sector salud en el área del diagnóstico por imágenes multimodales de alta complejidad y políticas públicas de salud y educación.

Integrantes del proyecto:
Damián Craiem, Sebastian Graf, Edmundo Cabrera Fischer, Mariano Casciaro, Ariel Pascaner, Federico Guilenea y Valentina Stipechi (UF) / Eduardo E. Rodríguez, Dafne Borstner y Cristian Díaz (UNGS) / Alejandro Valda, Diego Santoro, Sabrina Defeo y Analía Martino (UNSAM).

Fuente: https://www.ungs.edu.ar

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