Desempenho radiométrico para identificar placas de artéria carótida de alto risco: revisão sistemática

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaEuropean radiology experimental3 nov 20260 citações

O que aconteceu

O AVC é uma das principais causas de mortalidade em todo o mundo, com 15-20% de AVC isquêmico causado por doença aterosclerótica carotídea extracraniana. A estratificação de risco tem tradicionalmente se baseado na gravidade da estenose luminal, o que reflete inadequadamente a vulnerabilidade da placa. A Radiomics oferece uma solução emergente extraindo dados quantitativos de alta dimensão de imagens médicas padrão. Esta revisão sistemática avaliou o desempenho de modelos baseados em radiomics para identificar placas carotídeas de alto risco. Uma busca sistemática foi realizada em várias bases de dados. Foram incluídos estudos se desenvolveram ou validaram modelos baseados em radiomics para avaliação da placa carotídea e relataram métricas de desempenho, especificamente a área sob a curva (AUC). Os dados foram extraídos no desenho do estudo, modalidades de imagem, métodos de segmentação e técnicas de modelagem. Questão A avaliação padrão da doença aterosclerótica carotídea falha em captar a complexidade e vulnerabilidade da placa biológica, necessitando de métodos objetivos, reprodutíveis e não invasivos para melhorar a prevenção do AVC. Achados Radiomics e modelos combinados demonstram capacidade superior na identificação de placas carotídeas de alto risco em comparação com avaliações tradicionais. Com quatro validações externas, o campo permanece exploratório. Declaração de relevância A Radiomics oferece uma ferramenta não invasiva para prevenção personalizada de derrames. No entanto, as barreiras técnicas atualmente impedem sua transição para o uso clínico rotineiro, incluindo a dependência de segmentação manual e o baixo cumprimento das diretrizes internacionais de padronização.

O que encontraram

Foram incluídos 28 estudos envolvendo 6.108 pacientes (72,4% do sexo masculino). A angiotomografia computadorizada foi a modalidade de imagem mais utilizada (n = 16) e a segmentação manual da região de interesse foi realizada em 27 dos 28 estudos. Os modelos radiométricos apresentaram forte desempenho preditivo. As AUCs de validação interna foram tão altas quanto 0,984, enquanto que os modelos combinados que incorporavam a radimica com características radiológicas clínicas e/ou convencionais alcançaram a melhor acurácia preditiva, muitas vezes ultrapassando 0,90. Entretanto, apenas quatro estudos incluíram coortes externas de validação.

Por que isso importa

A radimica é uma poderosa ferramenta não invasiva para identificar placas carotídeas de alto risco, oferecendo poder discriminativo superior às avaliações convencionais baseadas em estenoses. Apesar desses resultados promissores, o campo enfrenta obstáculos significativos, e pesquisas futuras devem priorizar estudos multicêntricos prospectivos, o desenvolvimento de fluxos de trabalho automatizados de segmentação e a correlação de características radiomônicas com achados histopatológicos para garantir reprodutibilidade clínica e transição para a prevenção de AVC de rotina.

Tradução automática do resumo original, publicado em European radiology experimental sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.