Modelos predictivos y su aplicación a una de las enfermedades más incapacitantes en adultos: la osteoartritis de rodilla

Carlos Andrés Soto Salamanca, estudiante de la Maestría en Ingeniería con Énfasis en Ingeniería Mecánica. Crédito: Édgar Bejarano, Oficina de Comunicaciones, Facultad de Ingeniería.

La osteoartritis de rodilla (OAR) es una enfermedad degenerativa que usualmente ocasiona incapacidades y en casos graves obliga a intervenciones quirúrgicas costosas que demandan largos periodos de recuperación. Una investigación permite predecir la aparición de esta enfermedad con base en datos demográficos y análisis biomecánicos. El modelo desarrollado sienta las bases para desarrollar una herramienta clínica que permita disminuir la prevalencia de esta enfermedad.  

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La osteoartritis de rodilla (OAR) y su incidencia en la calidad de vida de las personas 

La OAR está caracterizada por la pérdida de las propiedades mecánicas del cartílago articular de la rodilla y su posterior erosión. Trae consigo un aumento de la fricción entre los huesos del fémur y la tibia, implicados en el movimiento durante la marcha, lo que conlleva dolor y rigidez articular. 

Dada su alta incidencia en adultos, y debido a la gravedad de los efectos en la calidad de vida y la capacidad funcional de las personas, el ingeniero mecánico e investigador Carlos Andrés Soto Salamanca trabajó en la creación de un modelo predictivo de esta enfermedad. Tomó como base datos demográficos y anatómicos combinados con resultados de modelos biomecánicos. 

Esta investigación se presentó en el marco de la Maestría en Ingeniería con Énfasis en Ingeniería Mecánica, que contó con la dirección del profesor José Jaime García Álvarez y del investigador Alexander Paz Carvajal de la Escuela de Ingeniería Civil y Geomática. Este trabajo busca convertirse en una opción para hacer predicciones personalizadas de la OAR, aunando los avances académicos y científicos realizados hasta la fecha en dos áreas: los modelos de elementos finitos y la información anatómica y demográfica de cada paciente. 

La investigación: modelos de elementos finitos y regresión logística multinomial 

El proceso de investigación realizado por Soto Salamanca partió de la búsqueda de información anatómica relacionada con el objeto de estudio, para lo cual fueron cruciales las Imágenes de Resonancia Magnética (IRM). Con este propósito, se utilizó la base de datos The Osteoarthritis Initiative, de acceso gratuito, que arrojó como resultados más de 2TB de información relacionadas con IRMs de más de 1000 sujetos. El proceso de filtración y organización de los datos se facilitó con el desarrollo de un algoritmo implementado en MATLAB. 

Una vez obtenidos y organizados los datos, se realizaron las mallas de elementos finitos ajustadas a la antropometría de cada paciente con un método basado en plantillas. Según el investigador, el algoritmo de este método toma como referencia el ancho y profundidad de fémur y el espesor de los cartílagos para escalar un modelo base, representando así la geometría de los cartílagos de la rodilla de cada sujeto. 

“Cada uno de nosotros tiene una anatomía única, lo que nos hace diferentes. En la investigación empleamos un algoritmo que nos permitió tomar una malla base y escalarla de acuerdo con las medidas de la rodilla”, cuenta el investigador Soto Salamanca. El investigador añade que a partir de esta información se hizo una simulación del patrón de marcha de una persona, en la que se observó el nivel de esfuerzos producidos por el contacto entre los cartílagos, evidenciando concentraciones de esfuerzos debido al movimiento. Esto permitió identificar regiones susceptibles a un daño a futuro, lo que con el paso del tiempo puede derivar en la osteoartritis. 

Además, en la investigación se usó la regresión logística multinomial. Este es un método estadístico que facilitó al investigador Soto Salamanca predecir el desarrollo de la enfermedad empleando factores de riesgo usualmente asociados a la OAR, como el índice de masa corporal y la edad, junto con variables biomecánicas. 

El análisis se estableció dentro de un lapso de ocho años, que es un tiempo prudente para observar el desarrollo de la osteoartritis en la vida de los adultos. Los sujetos objetivo de este estudio fueron personas mayores de 45 años. Si se puede predecir la OAR hasta con ocho años de antelación se podrían corregir hábitos relacionados con la alimentación y posturas en el diario vivir. 

Usualmente las investigaciones en esta materia utilizan el modelo de regresión logística binomial para predecir si el paciente desarrollará o no la enfermedad. En este caso, el investigador Soto Salamanca optó por el modelo multinomial, ya que este modelo le permitió deducir, dependiendo de la información suministrada, si la articulación presentó un deterioro grave, moderado, o si permaneció saludable durante la ventana de observación de ocho años. 

“Normalmente es una enfermedad que se da en personas mayores, y una vez se desarrolla, avanza rápido. El problema es que uno no se da cuenta si no hasta el momento en que aparecen dolores y crepitaciones en la articulación”, cuenta el investigador.  Añade que “este tiempo es crucial para el avance de la enfermedad, pues si bien toma alrededor de dos a cuatro años el desarrollo de osteoartritis moderada (posible estrechamiento del espacio entre las articulaciones), el paso del grado dos al grado tres o cuatro (donde se evidencia que los huesos están en contacto) toma menos tiempo”. 

“Nosotros lo que hicimos fue tratar de anticiparnos a eso. Resulta que muchas veces, cuando aparecen los síntomas como el dolor u otros relacionados con la osteoartritis, ya es tarde, ya la rodilla está afectada”. Según el investigador, en los casos extremos, cuando la enfermedad llega a un deterioro grave, no queda otra alternativa que reemplazar totalmente la rodilla por medio de una cirugía; de otra forma quien la padece se arriesga a sufrir de una limitación tal que pone en peligro su autonomía motriz. 

Algunas de las evaluaciones realizadas en el marco de la investigación, según la metodología propuesta. Crédito: cortesía investigador.

Aplicación y uso futuro por parte de profesionales de la medicina 

En la investigación, se evidenció una mejora significativa con respecto a modelos anteriores que no combinaban las fuentes de información que utilizó el investigador Soto Salamanca. Con base en la métrica del área bajo la curva (AUC, por sus siglas en inglés) de la característica operativa del receptor (ROC, por sus siglas en inglés), utilizadas para evaluar estos modelos, se obtuvo en promedio 0.78 para los casos evaluados en la investigación (el ideal de la métrica es 1). Esto representa un avance importante al compararlo con el promedio de los casos que evaluaban variables biomecánicas y factores demográficos y anatómicos por separado, con un AUC alrededor de 0.68. 

Dado que contó con resultados que avalaron la utilidad del modelo, la investigación se propone ahora convertirse en un referente para que profesionales del área de la salud lo pongan en práctica con pacientes en los próximos años. El investigador Soto Salamanca propone aunar esfuerzos con profesionales de la salud de la Universidad del Valle, como fisioterapeutas con quienes viene trabajando en la investigación, para validar los resultados del modelo desarrollado y diseñar la aplicación médica para prevenir la enfermedad. 

A futuro, se espera mejorar la automatización del proceso, para que sea más fácil su utilización, y que las predicciones sean más exactas y clínicamente relevantes. De esta manera, serán cada vez más los profesionales de la salud que lo usen con mayor confianza y seguridad en los resultados que arroje. 

“El siguiente paso es incluir mayores datos al modelo, ya que esto es primordial, y también ver qué otras variables podemos evaluar. A futuro queremos hacer predicciones personalizadas con más tiempo de anterioridad. No solo 8 años sino quizá 10, 12 años. Porque hoy en día se está presentando mucho la osteoartritis en personas más jóvenes. La idea es implementarla en un mayor rango de edades”, cuenta el ingeniero Soto Salamanca.

Si le interesa contactar al estudiante de maestría o conocer más sobre la investigación, escriba a la Oficina de Comunicaciones de la Facultad de Ingeniería: comunicaingenieria@correounivalle.edu.co.