Anales de la RANM

164 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 MEDICINA DE PRECISIÓN E IMAGEN MÉDICA Martí-Bonmatí L, et al. An RANM. 2026;143(02): 160 - 166 obtenida virtualmente por descomposición espectral ha demostrado un rendimiento diagnós- tico comparable al de la TC convencional sin contraste real. Un valor inferior a 46 HU propor- ciona alta especificidad (95%) con sensibilidad moderada (69%) para detectar esteatosis. El mapa de contenido de hierro virtual (VIC) presenta una fuerte correlación con el R2* de RM (r=0,885) y permite reconocer la sobrecarga de hierro clínica- mente significativa con una sensibilidad y especi- ficidad del 100% a un umbral de 7 mg Fe/g (17). Resonancia magnética: PDFF y R2* La RM constituye actualmente el patrón de referencia aceptado para la evaluación no invasiva del contenido hepático de grasa y de hierro, ofreciendo biomarcadores cuantitativos tras el control de los principales factores de confusión en el diseño de la secuencia de adquisición y el procesado de la señal (18). La fracción grasa por densidad protónica (PDFF) se obtiene mediante secuencias eco de gradiente multieco con desplazamiento químico agua-grasa (GRE-ME-DQ). Esta secuencia calcula la PDFF separando las señales de grasa y agua corregidas, empleando seis picos espectrales de grasa para modelizar la señal, y minimizando la influencia del hierro hepático. Ha demostrado un área bajo de curva (AUC) de 0,97 para la detección y cuantifica- ción de la esteatosis en múltiples estudios multicén- tricos y con diversos equipos de RM (19). La concen- tración de hierro hepático (LIC, del inglés liver iron concentration ) se obtiene de la misma secuencia GRE-ME-DQ calculando el R2* corregido por los factores de confusión (en este caso la grasa, inhomo- geneidad de campo magnético y ruido), con el mayor nivel de evidencia disponible para la cuanti- ficación exacta y reproducible del LIC, independien- temente del fabricante del equipo. La variabilidad demostrada es inferior a 0,2 mg/g para el LIC (20). La adquisición simultánea de PDFF y R2* en una única secuencia permite obtener ambos biomarca- dores de forma eficiente, superando el rendimiento de la ecografía y la TC espectral para detectar y clasificar la gravedad de la esteatosis hepática y la sobrecarga de hierro (21). ESTRATEGIAS PARA REDUCIR LA INCERTIDUMBRE EN LOS BIOMARCADORES DE IMAGEN Calibración con fantomas y reproducibilidad intercentro La calibración mediante valores de referencia proporcionados por fantomas o maniquíes y las mediciones simultáneas de PDFF y R2* en equipos tanto de 1,5T como de 3,0T minimizan la variabi- lidad intercentro en los mapas vóxel a vóxel de PDFF y R2* (22). La repetibilidad (mismo equipo, condiciones ideales) para el PDFF y la R2* es de aproximadamente ±5%, con una desviación estándar de ±1,5%, siendo el principal factor de variabilidad la localización de las regiones de interés analizadas (ROI). La reproducibilidad entre diferentes equipos medida mediante el coeficiente de repetibilidad (RC%) se sitúa por debajo del 20% para la PDFF y del 30% para el R2*, como umbral de cambio mínimo clínicamente relevante en estudios de monitorización (23). Análisis de región de interés (ROI) frente a segmen- tación del hígado completo En la práctica clínica convencional se colocan tres ROI sobre un único corte representativo del parénquima hepático, evitando las estructuras vasculares y biliares. Esta técnica sencilla introduce la incertidumbre derivada del sesgo por tamaño muestral (la ROI no representa la totalidad del hígado) e imposibilita evaluar las variaciones en la distribución de estos biomarcadores en todo el parénquima. La segmentación automática de todo el hígado mediante redes neuronales convolucionales proporciona una exactitud diagnóstica equiva- lente a las mediciones por ROI, con la ventaja adicional de reducir la variabilidad, disminuir los márgenes de error, y permitir evaluar la heteroge- neidad de la distribución de la grasa y el hierro en el hígado completo (24). Análisis más refinados que excluyen los grandes vasos intrahepáticos ofrecen unos valores de PDFF y R2* ligeramente superiores con un menor coeficiente de variación, mejorando así la precisión pero sin diferen- cias estadísticas entre grados de gravedad (25). Para cuantificar la distribución heterogénea, se recomienda aportar tanto el valor medio como el coeficiente de variación del biomarcador o las métricas de homogeneidad en la distribución del histograma (asimetría, curtosis, entropía). Discrepancias entre referencias: el papel de la patología digital Las guías de práctica clínica de la EASL de 2021 señalan la necesidad de realizar estudios que empleen valores de referencia más precisos, como la morfometría con análisis digital de imagen (DIA), para validar definitivamente la PDFF obtenida con RM como patrón de referencia aceptado (26). En nuestra experiencia, la histología conven- cional discrepa de la PDFF hasta en un 36% de los casos. La variación y distribución del tamaño de las vacuolas lipídicas determinada por DIA permite comprender estas discordancias. Así, la microesteatosis es el principal factor de confusión en la discrepancia con la RM, ya que vacuolas de tamaño diminuto son capturadas por el biomar- cador PDFF, pero suelen pasar desapercibidas al microscopio convencional (27). El ajuste de los umbrales de clasificación mediante modelos integrados de DIA y PDFF reduce estas discrepan- cias de forma muy significativa.