Anales de la RANM

158 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 RM ABDOMINAL EN EL SÍNDROME METABÓLICO Luis Martí Bonmatí An RANM · Año 2018 · número 135 (02) · páginas 151 a 159 mismo sentido, se reconoce que la valoración cuantitativa del porcentaje de fibrosis puede ser un biomarcador más preciso y fiable que los índices patológicos de Ishak (0-6) y METAVIR (0-4), con una correlación muy alta (r=0.95; p<0,001 (22). La ecografía es una técnica ampliamente disponible que permite en los pacientes con Síndrome Metabó- lico un despistaje inicial de la esteatosis mediante el análisis de la ecogenicidad del parénquima hepáti- co. La elastografía por ecografía permite además va- lorar la presencia de fibrosis hepática y pancreática significativas en la misma exploración. Para una ma- yor precisión y fiabilidad, la RM se constituye como una excelente técnica para la confirmación del daño tisular mediante las imágenes Eco de Gradiente con Desplazamiento Químico (En Fase y Fase Opuesta) y STIR. Para la cuantificación de la grasa, hierro, in- flamación y fibrosis deben emplearse técnicas como las secuencias Eco de Gradiente MECSE, que pro- porcionan la fracción grasa por densidad protónica y la concentración de hierro por el R2*, y las Eco de Gradiente Multiángulo, para estimar la fibrosis me- diante los valores de T1 del parénquima hepático y pancreático de forma simultánea. En los pacientes con Síndrome Metabólico la RM esta pues justificada cuando fuera necesario cuan- tificar las alteraciones parenquimatosas en un diag- nóstico precoz, en el seguimiento y como evalua- ción de respuesta terapéutica ante ensayos clínicos. La RM permite evaluar de forma simultánea el acú- mulo graso y el depósito en el hígado y el páncreas mediante la generación de imágenes paramétricas (Figura 11). Las imágenes potenciadas en T1 per- miten además evaluar la ratio del depósito de gra- sa abdominal/subcutáneo para así estimar el riesgo aterogénico. Este trabajo ha sido posible gracias a la colaboración es- tablecida con los Dres. Manuela França, Jefa de Servicio de Radiología del Centro Hospitalar do Porto y del Ins- tituto i3S de la Universidad de Porto en Portugal; Ángel Alberich-Bayarri, Ingeniero Biomédico y Director Téc- nico del Grupo de Investigación Biomédica GIBI2 30 y CEO de QUIBIM SL, spin-off del Instituto de Investiga- ción Sanitaria La Fe de Valencia; y David Martí-Aguado, del Servicio de Digestivo del Hospital Clínico Universi- tario de Valencia. 1. Concepción L, Martí-Bonmatí L, Aliaga R, Delgado F, Morillas C, Hernández A. Estudio de la grasa abdominal mediante resonancia magnética: comparación con parámetros antropométricos y de riesgo cardiovascular. Med Clin (Barc) 2001; 117(10):366-369. 2. Pietrangelo A. Iron and the liver. Liver Int 2016; 368(Suppl 1):116-123. 3. Patel NS, Peterson MR, Lin GY, et al. Insulin resistance increases MRI-estimated pancreatic fat in nonalcoholic fatty liver disease and normal controls. Gastroenterol Res Pract 2013; 2013.Epub 2013 Nov 17. http://dx.doi . org/10.1155/2013/498296 4. Uygun A, Kadayifci A, Demirci H et al. The effect of fatty pancreas on serum glucose parameters in patients with nonalcoholic steatohepatitis. Eur J Intern Med 2015; 26(1):37-41. 5. Goodman ZD. Grading and staging systems for inflammation and fibrosis in chronic liver diseases. J Hepatol 2007; 47:598-607. 6. Poynard T, Benhamou Y, Thabut D, Ratziu V. Liver biopsy: the best standard...when everything else fails. J Hepatol 2009; 50(6):1267-1268. 7. Martí-Bonmatí L, Delgado F. MR imaging in liver cirrhosis: classical and new approaches. Insights Imaging 2010; 1(4):233-244. 8. Martí-Bonmatí L, Talens A, Del Olmo J et al. Chronic hepatitis and cirrhosis: evaluation by means of MR imaging with histologic correlation. Radiology 1993; 188(1):37-43. 9. França M, Alberich-Bayarri A, Martí-Bonmatí L et al. Accurate simultaneous quantification of liver steatosis and iron overload in diffuse liver diseases with MRI. Abdom Radiol 2017; 42(5):1434-1443. 10. Sirlin CB, Reeder SB. Magnetic resonance imaging quantification of liver iron. Magn Reson Imaging Clin N Am 2010; 18(3):359-381. 11. Martí-Bonmatí L, Alberich-Bayarri A, Sánchez- González J. Overload hepatitides: quanti-qualitative analysis. Abdom Imaging 2012; 37(2):180-187. 12. Hernando D, Levin YS, Sirlin CB, Reeder SB. Quantification of liver iron with MRI: state of the art and remaining challenges. J Magn Reson Imaging 2014; 40(5):1003-1021. 13. Quantitative Imaging Biomarkers Allliance (QIBA). https://www.rsna.org/QIBA/ (22 de julio de 2018). CONCLUSIONES Figura 11. Biopsia Virtual obtenida del análisis de la señal de las imágenes de RM mediante modelos computacionales correlacionados con los pará- metros histológicos para su validación clínica. AGRADECIMIENTOS BIBLIOGRAFÍA