Observación clínica de disminución de la calidad y cantidad ósea mediante FC longitudinal

Oct 18, 2023

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 17960 (2022) Citar este artículo

985 Accesos

3 citas

7 Altmetric

Detalles de métricas

La tomografía computarizada cuantitativa periférica de alta resolución (HR-pQCT) proporciona métodos para cuantificar la densidad mineral ósea volumétrica y la microarquitectura necesaria para el diagnóstico temprano de la enfermedad ósea. Cuando se combina con un protocolo de imágenes longitudinales y un análisis de elementos finitos, HR-pQCT se puede utilizar para evaluar la formación y reabsorción ósea (es decir, remodelación) y la relación entre esta remodelación y la carga mecánica (es decir, mecanorregulación) a nivel de tejido. En este documento, se tomaron imágenes de 25 pacientes con una fractura de radio distal contralateral con HR-pQCT al inicio del estudio y de 9 a 12 meses de seguimiento: a 16 pacientes se les prescribió vitamina D3 con o sin suplemento de calcio en base a un biomarcador sanguíneo que mide el metabolismo óseo y el metabolismo óseo dual. Absorciometría de rayos X de energía medidas basadas en imágenes de la cantidad de hueso normativa que indicaron una cantidad de hueso en disminución (n = 9) o deficiente (n = 7) y 9 no lo fueron. Para evaluar la sensibilidad de este protocolo de imágenes a los cambios microestructurales, se registraron imágenes HR-pQCT para la cuantificación de la remodelación ósea y luego se utilizó el análisis de elementos microfinitos basado en imágenes para predecir las tensiones óseas locales y derivar reglas para la mecanorregulación. Las fracciones de volumen de remodelación se predijeron tanto por los valores promedio de grosor trabecular y cortical como por la densidad mineral ósea (R2 > 0,8), mientras que la mecanorregulación se vio afectada por la dominancia de la clasificación del brazo y del grupo (p < 0,05). En general, el análisis HR-pQCT extendido, longitudinal, permitió la identificación de cambios en la cantidad y calidad del hueso demasiado sutiles para las medidas tradicionales.

Aproximadamente el 10% de los adultos mayores padecen osteoporosis y otro 40% de la misma población padece osteopenia1,2. Ambas condiciones se caracterizan por una masa ósea baja y un alto riesgo de fracturas debilitantes y, a menudo, potencialmente mortales. De hecho, la probabilidad de por vida de sufrir una fractura osteoporótica importante causada por una mala salud ósea (es decir, cadera, columna, húmero proximal o radio distal) es del 20 % en los hombres y del 50 % en las mujeres3,4. Sin embargo, los pacientes con osteopenia a menudo no son diagnosticados ni tratados debido a un deterioro más sutil de la calidad y cantidad ósea5,6, lo que los hace susceptibles a una mayor degeneración ósea. Cuando se reconoce clínicamente, a los pacientes con baja masa ósea a menudo se les recomienda inicialmente suplementos, como vitamina D3 o calcio. Si la masa ósea no aumenta o se mantiene, a los pacientes se les pueden recetar fármacos osteoanabólicos o antirresortivos; sin embargo, estos tratamientos no siempre son efectivos y, a menudo, tienen una eficacia decreciente con el tiempo, lo que resulta en malos resultados a largo plazo.

Además de los problemas con los tratamientos potenciales, una barrera importante para ayudar a los pacientes con osteoporosis u osteopenia es la falta de exámenes de detección preventivos. Clínicamente, la cantidad de hueso a menudo se mide mediante la cuantificación del contenido mineral óseo (BMC, en gramos) y la densidad mineral ósea por área (DMO, en g/cm2) del radio, la cadera y/o la columna mediante absorciometría de rayos X de energía dual. (DXA). Con la creación de grandes bases de datos normativas y medidas longitudinalmente, el uso de mediciones DXA y BMD se ha convertido en el estándar de atención en el diagnóstico clínico y el tratamiento de la osteoporosis y la osteopenia. Aquí, los umbrales de diagnóstico, establecidos como desviaciones estándar por encima o por debajo de la media de referencia de un adulto joven (puntuaciones T), se utilizan para categorizar a los pacientes en categorías descriptivas: normal (puntuación T ≥ − 1 DE), masa ósea baja u osteopenia (puntuación T -score < − 1 y > − 2,5 DE) y osteoporosis (T-score ≤ − 2,5 DE)7. Sin embargo, el primer signo clínicamente reconocido de baja masa ósea suele ser una fractura por fragilidad y es posible que no se prescriban mediciones de DMO por DXA hasta después de una fractura8. Además, se ha demostrado que las mediciones de DMO de DXA carecen de la sensibilidad necesaria para servir como una herramienta eficaz de evaluación del riesgo de fractura9,10,11, incluso en combinación con factores de riesgo de pacientes individuales en la Herramienta de evaluación del riesgo de fractura (FRAX®)12,13. La falta de sensibilidad de DXA, con o sin la adición de FRAX, sugiere que la calidad del hueso y la microarquitectura juegan un papel clave en la predicción del riesgo de fractura individual.

Para explicar mejor los cambios más sutiles en la calidad y la fuerza ósea, indicativos de la aparición de osteopenia u osteoporosis, se han introducido métricas alternativas basadas en imágenes para evaluar la salud ósea y el riesgo de fractura. Se ha demostrado que Trabecular Bone Score (TBS)14, una herramienta basada en DXA para aproximar la microestructura ósea mediante el análisis basado en la textura, aumenta el valor pronóstico de la DMO y FRAX15,16. Sin embargo, esta técnica solo proporciona una evaluación 2D de la columna lumbar y se ha demostrado que tiene una reproducibilidad más baja que DXA14. El análisis biomecánico de tomografía computarizada (TC) (BCT), un análisis de elementos finitos (FE) basado en imágenes diseñado para medir la resistencia ósea a partir de imágenes clínicas de TC de la cadera o la columna, ha sido aprobado recientemente para las pruebas de diagnóstico de osteoporosis en los Estados Unidos17. Teniendo en cuenta tanto la geometría ósea del paciente en 3D como las propiedades del material, la BCT se ha utilizado para agrupar con éxito a los pacientes en categorías de riesgo de fractura bajo y alto y proporcionar una medida completa de la resistencia ósea17,18. Aunque BCT parece ser una herramienta poderosa para evaluar la salud ósea, las diversas implementaciones entre grupos e instituciones dan como resultado diferentes predicciones de resistencia ósea. Debido a esta variabilidad, la evaluación de los cambios longitudinales utilizando BCT es más robusta que las medidas absolutas19. Sin embargo, el uso generalizado de BCT longitudinal es poco probable ya que la dosis de radiación relativamente alta de cada exploración (286–506 µSV para una TC de cadera de dosis baja) limita la BCT al uso de exploraciones adquiridas para fines clínicos no relacionados20.

La TC cuantitativa periférica de alta resolución (HR-pQCT), una tecnología emergente de diagnóstico por imágenes con una dosis de radiación efectiva baja (3–5 µSv), permite la evaluación de la morfometría y densitometría ósea en 3D, incluida la DMO volumétrica21, en sitios periféricos como el distal radio y tibia. Además de la medición directa de la DMO en 3D, estas imágenes de alta resolución se pueden utilizar para evaluar tanto las propiedades estructurales específicas del compartimento (es decir, corticales y trabeculares) como las propiedades mecánicas del hueso, como la rigidez y la resistencia a través del análisis FE22,23. Un estudio que incluyó cohortes de pacientes internacionales encontró que la carga de falla estimada basada en HR-pQCT en la tibia y el radio son los predictores más fuertes de fractura incidente, independientemente de la DMO basada en DXA del cuello femoral y FRAX6. Además, la capacidad de realizar un seguimiento de los cambios en los compartimentos corticales y trabeculares ha revelado características relacionadas con la edad24,25,26 y específicas de la enfermedad6,26,27,28 que no se habían observado previamente mediante medidas regionales basadas en DXA. Sin embargo, las medidas regionales y a nivel de tejido no aprovechan completamente las capacidades de HR-pQCT, que cuando se combina con un protocolo de imagen longitudinal incluye análisis microestructural de remodelación ósea29 a través de morfometría dinámica que permite la cuantificación directa de la formación y reabsorción ósea y de la asociación de esta remodelación con la carga mecánica del hueso, es decir, la mecanorregulación30,31. Hasta la fecha, aún no se ha investigado a fondo la capacidad de tales herramientas de análisis HR-pQCT extendidas longitudinales para detectar cambios clínicamente relevantes en la calidad y cantidad ósea.

El propósito de este estudio fue investigar la aplicación de imágenes longitudinales HR-pQCT y los análisis de remodelación y mecanorregulación asociados en el radio de sujetos humanos. Presumimos que estos análisis longitudinales ampliados proporcionarían una mayor sensibilidad a la evaluación de la microarquitectura ósea y la densidad mineral (es decir, calidad y cantidad) en relación con los métodos clínicos tradicionales. Para este análisis, utilizamos imágenes longitudinales HR-pQCT de pacientes en tres grupos, aquellos con masa ósea normal y aquellos con masa ósea baja, a quienes no se les prescribió suplementos o vitamina D3 con/sin suplementos de calcio, para comprender si la alta resolución Las imágenes en 3D serían útiles en el diagnóstico clínico y el tratamiento a largo plazo de la salud ósea. Estos métodos podrían proporcionar los medios para evaluar con mayor precisión los cambios en la microarquitectura ósea de los pacientes con riesgo de osteopenia y osteoporosis, superando las limitaciones actuales de las técnicas de evaluación clínica existentes.

De los 25 sujetos, a nueve no se les prescribió ningún tipo de tratamiento adicional (NoSupp), mientras que a 16 se les prescribieron suplementos (es decir, vitamina D3 con/sin calcio), según los valores bajos de marcadores óseos en sangre al inicio (calcio, 25- hidroxivitamina D [25(OH)D] y hormona paratiroidea [PTH]). De los 16 sujetos a los que se les recetó algún tipo de suplemento, nueve no tenían puntuaciones T en el fémur, la columna lumbar o el radio por debajo de -2,5 (LowSupp) y siete tenían al menos una de estas puntuaciones T en o por debajo de -2,5 (OPSupp) (Tabla 1). Después de ajustar los valores iniciales, ni el intervalo de imágenes ni la edad tuvieron un efecto estadísticamente significativo en los valores posteriores a la intervención. Por lo tanto, estos fueron excluidos de cualquier análisis adicional.

Los sujetos de los tres grupos tenían puntuaciones T de radio y columna lumbar variadas, así como valores de densidad mineral ósea cortical (Ct.BMD), pero no diferían en otras medidas de calidad o cantidad ósea (Tabla 2). El grupo, la dominancia del brazo evaluado y el sexo fueron covariables investigadas en el ANCOVA. El grupo tuvo un impacto casi significativo en el grosor trabecular medio ajustado después de la intervención (Tb.Th) (Tabla 3). Aquí, NoSupp (0,223 ± 0,001) tuvo una Tb.Th media ajustada significativamente mayor que LowSupp (0,218 ± 0,002, p = 0,038, reducción del 2,3 %) pero no OPSup (0,221 ± 0,002, p = 0,68, reducción del 0,9 %). De manera similar, el sexo tuvo un impacto significativo en el grosor cortical medio ajustado (Ct.Th) (Tabla 3), donde los hombres tenían un Ct.Th significativamente mayor (0,946 ± 0,048) en comparación con las mujeres (0,810 ± 0,034, p = 0,025, 15,5 %). reducción). La dominancia del brazo evaluado no tuvo un impacto significativo en los valores posteriores a la intervención para ninguno de los parámetros morfométricos estáticos.

Las fracciones de volumen de formación y reabsorción de las regiones corticales y trabeculares aumentaron con el umbral de densidad ósea mineralizada (Fig. 1). Se observaron diferencias generales entre los grupos para la formación trabecular y la formación y reabsorción cortical usando un umbral estandarizado de densidad mineral ósea de 320 mg/mm3 (Tabla 2); sin embargo, al considerar todos los resultados, las diferencias basadas en el umbral no fueron significativas para ninguna de las fracciones de volumen.

Las fracciones de volumen de formación y reabsorción para cada umbral de densidad mineralizada van desde 200 mg de hidroxiapatita (HA)/cm3 hasta 680 mg de HA/cm3 para hueso trabecular y 920 mg de HA/cm3 para hueso cortical con intervalos de 120 mg de HA/cm3.

Cuando se evaluó frente a la demografía y los valores morfométricos promediados, la fracción de volumen de formación cortical se predijo mediante la reabsorción cortical, el Ct.BMD promediado y el Ct.Th promediado (Tabla 4). De manera similar, la fracción de volumen de reabsorción cortical se predijo mediante la formación cortical, la Ct.BMD promediada y la Ct.Th promediada. La fracción de volumen de formación trabecular se predijo mediante la reabsorción trabecular, la fracción de volumen óseo total promedio (BV/TV) y la densidad mineral ósea trabecular promedio (Tb.BMD). Por el contrario, la fracción de volumen de reabsorción trabecular se predijo mediante la formación trabecular y el promedio de Tb.Th.

El grupo, el predominio del brazo evaluado y el sexo se investigaron como covariables de la rigidez compresiva aparente del hueso completo, la tensión cortical efectiva y la tensión trabecular efectiva en el ANCOVA. El sexo no tuvo un efecto estadísticamente significativo en los valores posteriores a la intervención para ninguna de las mecánicas medidas. Ninguna de las covariables evaluadas tuvo un impacto en la rigidez aparente posterior a la intervención. Para la tensión cortical y trabecular efectiva posterior a la intervención, el grupo y la dominancia del brazo tuvieron un impacto significativo (p < 0,05) o casi significativo (p < 0,10) en los valores posteriores a la intervención.

Dentro de la corteza, el grupo tuvo un impacto significativo en los percentiles 10 y 25 y un impacto casi significativo en el percentil 5 y la tensión efectiva ajustada mediana (Tabla 5). En comparación con LowSupp, OPSupp tuvo una tensión efectiva cortical ajustada significativamente más alta en el percentil 10 (LowSupp: 2020 ± 30 µɛ, OPSupp: 2140 ± 40 µɛ, p = 0,026), percentil 25 (LowSupp: 3050 ± 30 µɛ, OPSupp: 3210 ± 40 µɛ, p = 0,011), y mediana (LowSupp: 4750 ± 50 µɛ, OPSupp: 4940 ± 60 µɛ, p = 0,043) (Figura 2). No se detectaron contrastes significativos o casi significativos entre los grupos para la tensión efectiva ajustada cortical del percentil 5 o 75. El brazo tuvo un impacto significativo en el percentil 25 y la tensión efectiva ajustada cortical mediana y un impacto casi significativo en la tensión efectiva ajustada cortical del percentil 10 (Tabla 5). Los brazos ambidiestros (A) tuvieron una tensión efectiva cortical ajustada significativamente más alta que los brazos no dominantes (ND) en el percentil 10 (A: 2170 ± 50 µɛ, ND: 2020 ± 30 µɛ, p = 0,046), percentil 25 (A: 3210 ± 40 µɛ, ND: 3050 ± 30 µɛ, p = 0,011) y mediana (A: 4940 ± 60 µɛ, ND: 4750 ± 50 µɛ, p = 0,043). Para la tensión efectiva ajustada cortical del percentil 25, los brazos ambidiestros también fueron casi significativamente más altos que en los brazos dominantes (D) (A: 3210 ± 40 µɛ, D: 3090 ± 30 µɛ, p = 0,071).

Propiedades mecánicas posteriores a la intervención y medios ajustados dentro del radio distal para NoSupp, LowSupp y OPSupp. La rigidez aparente de todo el hueso varió entre los grupos, disminuyó con el tratamiento y empeoró las puntuaciones DXA; la media ajustada posterior a la intervención más baja se detectó en LowSupp (izquierda). Las distribuciones de tensión efectiva cortical (medio) y trabecular (derecha), representadas como percentiles discretos (10, 25 y 50), revelan diferencias en las medias ajustadas posteriores a la intervención entre LowSupp y OPSupp dentro de la corteza. (*) indica contrastes significativos entre grupos (p < 0,05).

Dentro de la región trabecular, el grupo tuvo un impacto significativo en la tensión efectiva ajustada por percentil 5 y 10 (Tabla 5, Figura 2); sin embargo, no se detectaron diferencias significativas entre los grupos en la comparación por pares. El brazo tuvo un impacto significativo en la tensión efectiva ajustada trabecular del percentil 75 (Tabla 5). Los brazos ambidiestros (8550 ± 170 µɛ) tenían una tensión efectiva ajustada en el percentil 75 significativamente más alta que los brazos dominantes (7990 ± 100 µɛ, p = 0,025) y no dominantes (8030 ± 80 µɛ, p = 0,042) dentro de la región trabecular.

La tensión efectiva del percentil 99 no fue significativamente diferente entre los grupos (NoSupp: 28000 ± 2300 µɛ; LowSupp: 29200 ± 2800 µɛ; OPSupp: 26500 ± 4200 µɛ). Como tal, se utilizó el percentil 99 promedio para todos los pacientes (27900 µɛ) para normalizar los datos de tensión de cada paciente para el análisis de mecanorregulación. Para todos los grupos, la probabilidad condicional (CP) de formación ósea fue mayor a valores más altos de tensión efectiva, mientras que la CP de reabsorción ósea fue mayor a valores más bajos de tensión efectiva (Figura 3). Sobre la base de estas curvas de CP, se derivaron para cada paciente los umbrales que dividen las cepas asociadas con mayores probabilidades de comportamiento de reabsorción y formación y se promediaron entre grupos. NoSupp tuvo un umbral de reabsorción promedio más bajo (9 % de tensión) y un umbral de formación promedio más alto (25 % de tensión) en comparación con LowSupp y OPSupp (7 % y 22 % para ambos grupos, respectivamente) (Figura 3). Sin embargo, no se detectaron diferencias significativas en ninguno de los umbrales entre los tres grupos. La tasa de clasificación correcta (CCR), que mide los eventos de remodelación correctamente clasificados en función de los umbrales de reabsorción y formación determinados, fue similar en todos los grupos (NoSupp = 0,408, LowSupp = 0,403 y OPSupp = 0,406), lo que indica un comportamiento de remodelación general consistente. Cualitativamente, las regiones de mayor tensión efectiva se ubicaron más distalmente dentro de la región analizada del hueso, mientras que no hubo tendencias regionales obvias para la remodelación ósea (Figura 4). Sin embargo, las variaciones locales en la mecánica y el remodelado medidos identificaron que las regiones de menor nivel con mayor tensión efectiva mostraron una mayor calidad y/o cantidad ósea durante la duración del estudio, es decir, formación, mientras que las regiones de menor tensión efectiva mostraron una menor calidad ósea y /o cantidad, es decir, reabsorción (Figura 4).

La probabilidad de remodelación condicional (CP) de los sitios de remodelación en relación con el entorno mecánico, cuantificada como tensión efectiva (Eff) a partir de una compresión simulada del 1 %, para los grupos NoSupp, LowSupp y OPSupp. Se usaron distribuciones de tensión Eff normalizadas para calcular el CP para eventos de formación (mostrado en naranja), quiescencia (mostrado en gris) y reabsorción (mostrado en púrpura) que ocurren en distintos niveles de tensión. Los umbrales promedio que dividen las deformaciones asociadas con las probabilidades dominantes de reabsorción (Rs) y dominantes de formación (F) de cada grupo se indican mediante las líneas verticales izquierda y derecha, respectivamente, para NoSupp, LowSupp y OPSupp (tres gráficos de la izquierda). Los umbrales Rs y F específicos del grupo y del paciente confirmaron los vínculos entre la formación de hueso con señales mecánicas altas y la reabsorción con señales mecánicas bajas (derecha).

Reconstrucción 3D de remodelación (arriba) y tensión efectiva (Eff) (abajo) para un participante representativo que destaca la importancia de la reabsorción en áreas de tensión efectiva baja (izquierda) y la formación en áreas de tensión efectiva más alta (derecha).

Si bien la disponibilidad de DXA en la evaluación de la cantidad y la masa ósea del paciente permite un uso generalizado, la precisión de la medición es insuficiente para su uso en la evaluación del paciente a largo plazo. Este estudio demostró la capacidad del análisis HR-pQCT longitudinal y extendido para identificar diferencias grupales en fracciones de volumen de resorción y formación ósea basadas en el umbral (Figura 1) y estrategias mecanoreguladoras (Figura 3). Estas observaciones más sutiles en la calidad y cantidad ósea serían difíciles de identificar utilizando análisis clínicos estándar (es decir, DXA, morfometría estática, etc.).

En general, las puntuaciones T fueron las más bajas para el radio y las más altas para el fémur. Además, los puntajes T del radio y la columna lumbar difirieron entre los tres grupos, con puntajes T que disminuyeron de NoSupp a OPSupp para ambas regiones, como se esperaba según las definiciones de grupo. Aunque el fémur suele ser el principal objetivo de la puntuación de la cantidad de hueso basada en DXA, como lo demuestra la formulación detrás del cálculo de FRAX para el riesgo de fractura32, este fue el único sitio que no mostró diferencias significativas entre los grupos en el estudio actual. En cuanto a la morfometría estática, se observaron diferencias entre los grupos para Ct.BMD promedio, donde LowSupp tuvo el valor más alto de Ct.BMD y OPSupp el más bajo (Tabla 2). Dado que NoSupp tenía puntajes T de mayor radio, pero menor Ct.BMD que LowSupp, esto sugiere que puede haber un aumento compensatorio en Ct.BMD que ocurre con reducciones iniciales en la DMO de área en el radio. Los cambios en Tb.Th observados durante la duración del estudio se vieron afectados por el grupo (Tabla 3). Curiosamente, los valores de referencia de Tb.Th fueron idénticos para LowSupp y OPSupp; sin embargo, solo LowSupp mostró valores medios ajustados significativamente más bajos de NoSupp después de la intervención. Por el contrario, los cambios en Ct.Th observados durante la duración del estudio se vieron afectados por el sexo. Según la magnitud del cambio en la morfometría del hueso cortical, el sexo pareció tener un mayor impacto en los valores posteriores a la intervención que el grupo. Estudios transversales previos de HR-pQCT han revelado diferencias basadas en el sexo en la morfometría del hueso cortical en cohortes de pacientes tanto normativas como patológicas, con hombres que tienen un Ct.Th consistentemente más alto que las mujeres24,25,33. Al comparar pacientes con masa ósea normal y aquellos con masa ósea baja y osteoporosis, se detectaron diferencias significativas en Ct.Th en el radio en las cohortes de pacientes femeninas (Normal > Baja y OP)34, pero no en las cohortes de pacientes masculinos (Normal = Baja). y OP)35. Esto indicaría que el sexo es muy relevante para la evaluación morfométrica de pacientes con osteopenia y osteoporosis utilizando los métodos descritos en este documento.

Se observaron diferencias entre los tres grupos para la formación y reabsorción cortical y la formación trabecular. Tanto Ct.BMD como Ct.Th fueron predictores de formación y reabsorción cortical. LowSupp tuvo la mayor Ct.BMD de los tres grupos y mostró una tendencia a una menor reabsorción y formación en la región cortical, mientras que OPSupp tuvo la menor Ct.BMD y mostró una tendencia a una mayor formación en las regiones trabecular y cortical. Aunque no se observaron diferencias en Tb.BMD, tanto la formación como la reabsorción trabecular fueron predichas por Tb.BMD y BV/TV, mientras que la resorción trabecular también fue predicha por Tb.Th y el intervalo de imágenes (Tabla 4). En comparación con los otros dos grupos, OPSupp mostró una tendencia a aumentar la formación trabecular con el aumento de la densidad, mientras que LowSupp mostró una tendencia a una mayor reabsorción trabecular. Combinados, estos resultados indican que tanto la calidad como la cantidad impulsan la formación y las fracciones de volumen de reabsorción; sin embargo, los detalles de este efecto son difíciles de cuantificar en esta cohorte pequeña y heterogénea. Estudios previos que evaluaron el remodelado óseo no evaluaron resultados con respecto a la morfometría y densitometría29,30,36, sino que encontraron una relación entre el remodelado y la edad37. Sin embargo, dado que la calidad y la cantidad ósea a menudo disminuyen con la edad, estas observaciones previas pueden respaldar indirectamente nuestros hallazgos.

Los valores promedio de rigidez disminuyeron con el empeoramiento de las puntuaciones T, en línea con estudios previos que vinculan la pérdida ósea con una caída en la competencia mecánica ósea10,34,35,38,39; sin embargo, no se detectaron diferencias significativas entre los grupos después de tener en cuenta la rigidez inicial. Además, ninguna de las covariables investigadas tuvo una influencia significativa en la rigidez posterior a la intervención. Aquí, el intervalo entre la línea de base y el seguimiento puede haber sido demasiado corto para detectar diferencias en la mecánica a nivel de órgano. Una revisión que evaluó la aplicación clínica de HR-pQCT en poblaciones de pacientes adultos encontró que menos de la mitad de los estudios que evaluaron la resistencia ósea (es decir, la rigidez y la carga de falla) informaron diferencias significativas entre el tratamiento con medicamentos antiosteoporóticos y los grupos de placebo, y la mayoría de los ensayos se realizaron durante más de 12 meses26. De los estudios que tuvieron un intervalo de seguimiento de 12 meses, solo uno informó cambios significativos en la respuesta al tratamiento40. Combinado con los resultados del trabajo actual, esto indica la necesidad de establecer pautas para intervalos mínimos de seguimiento en estudios longitudinales HR-pQCT.

Pocos estudios han explorado los cambios en la distribución de la tensión in vivo en el análisis longitudinal del hueso humano, a menudo centrándose en la mediana regional o los valores promedio21,30,41. Aunque no son directamente comparables, los patrones de distribución de la tensión en las regiones corticales y trabeculares de este estudio son consistentes con los de Johnson y Troy42. La mayor parte de las tensiones trabeculares fueron inferiores a las de la región cortical; sin embargo, las deformaciones máximas se midieron en la región trabecular, probablemente debido a las trabéculas individuales delgadas. El uso de una condición límite de compresión de alta fricción también puede haber simplificado en exceso el verdadero entorno de carga in vivo, contribuyendo a las diferencias en el patrón de distribución de la tensión en o cerca de los bordes del modelo. A pesar de esto, en todos los modelos se observaron patrones consistentes de transferencia de carga desde el compartimento trabecular a la cubierta cortical. Además, la condición límite de compresión de alta fricción se usa más en la evaluación de modelos FE basados ​​en HR-pQCT, lo que permite una mayor comparabilidad cruzada con estudios existentes y futuros. A nivel de tejido, se detectaron diferencias de grupo en las propiedades mecánicas tanto corticales como trabeculares. Dentro de la región cortical, la distribución de tensión ajustada (percentiles 10, 25 y 50) fue menor para LowSupp en comparación con OPSupp después de la intervención. Dentro de la región trabecular, se detectaron diferencias de grupo en los valores de tensión ajustados más bajos (percentil 5 y 10); sin embargo, no se detectaron diferencias significativas entre los grupos en el análisis post hoc. Aunque las diferencias detectadas fueron pequeñas (3–5 %), esto podría reflejar pequeños cambios en la mineralización a nivel de vóxel que no se detectaron en el análisis morfológico. Dado que las propiedades del material se derivaron directamente de la intensidad del vóxel, los aumentos locales diminutos en la densidad podrían dar como resultado una rigidez del material óseo dentro del modelo. Dado que las condiciones de contorno eran constantes, los cambios en la rigidez del material darían como resultado una caída en la deformación medida.

Estudios previos de imágenes han encontrado propiedades mecánicas y macroestructurales significativamente mayores en el radio dominante en comparación con el radio no dominante43,44. Específicamente, el área ósea y el BMC de los estudios basados ​​en pQCT (vóxeles de 330 µm) y el área cortical y la carga de falla de los estudios basados ​​en HR-pQCT (vóxeles de 82 µm) fueron mayores en los radios dominantes. Más recientemente, los estudios que utilizan HR-pQCT de segunda generación (vóxeles de 60,7 µm) para estudiar la dominancia del brazo también han informado propiedades mecánicas y de macro y microestructura significativamente mayores en el brazo dominante45,46. Solo un estudio informó ambidiestro o dominancia de brazo equivalente, pero solo un participante se identificó como tal46. En el estudio actual, el dominio del brazo no tuvo impacto en la densidad posterior a la intervención ni en los parámetros morfológicos. Con respecto a la mecánica posterior a la intervención, se encontró que los brazos ambidiestros tenían tensiones ajustadas significativamente más altas que los brazos no dominantes (cortical: tensión del percentil 10, 25 y 50; trabecular: percentil 75) y brazos dominantes (cortical: tensión del percentil 25; trabecular: tensión del percentil 75). No se detectaron diferencias en la respuesta posterior a la intervención entre los brazos dominantes y no dominantes. Dado que los participantes en el estudio actual sufrieron una fractura en el brazo no investigado, las diferencias observadas pueden deberse a cambios en el patrón de carga diario o al uso del brazo contralateral. Los participantes con fracturas de brazo dominante (brazos contralaterales no dominantes) probablemente experimentaron el mayor efecto general en la actividad y la capacidad, ya que es posible que no hayan sido competentes en el uso de su brazo contralateral, mientras que los participantes con fracturas de brazo no dominante (brazos contralaterales dominantes) o que eran ambidiestros experimentaron poco efecto en su actividad de la vida diaria. Por lo tanto, los pacientes con dominio del brazo ambidiestro pueden haber experimentado el mayor aumento en la actividad del brazo contralateral, debido a su competencia existente y al aumento en el uso diario. Este aumento en el estímulo puede explicar nuestros resultados; sin embargo, como solo tres participantes identificaron dominancia de brazos ambidiestros, este efecto observado requiere más investigación para su confirmación.

De acuerdo con estudios previos que encontraron que los niveles normales de actividad fisiológica dan como resultado relaciones significativas entre la formación ósea y el estímulo mecánico derivado de FE30,31, el análisis de mecanorregulación reveló fuertes relaciones entre la mecánica local y la remodelación en todos los grupos. Se observaron tendencias en la magnitud de la diferencia entre los valores del umbral de reabsorción y formación (es decir, el ancho de la zona perezosa30) y la posición relativa de esta zona, tanto entre grupos como entre individuos. Cualitativamente, NoSupp tenía la zona perezosa más amplia, mientras que LowSupp y OPSupp tenían zonas perezosas más estrechas con umbrales desplazados hacia valores de tensión efectivos más bajos (Figura 3). La observación de esta tendencia sugiere que los pacientes en LowSupp y OPSupp fueron más reactivos a los estímulos (o a la falta de estos), lo que requiere menos señales mecánicas para impulsar la remodelación ósea que aquellos en NoSupp, pero requiere una cohorte más grande y potencialmente más homogénea para confirmar este hallazgo. . Aunque la edad no fue un factor significativo, los dos participantes más jóvenes en el estudio actual estaban en el grupo NoSupp y ambos tenían umbrales más altos para la formación y reabsorción, así como una zona perezosa más amplia que los otros participantes. Los estudios futuros deberían explorar las capacidades del análisis de mecanorregulación basado en HR-pQCT para abordar las diferencias en el nivel de actividad y la edad de los participantes.

Este estudio tiene limitaciones. Primero, las cohortes de participantes evaluadas eran pequeñas en número y se agruparon en base a una combinación de mediciones de densidad ósea de DXA y prescripción de suplementos basados ​​en biomarcadores sanguíneos, por lo que los grupos no permiten una traducción directa al efecto de la calidad ósea inicial y cantidad o suplementos, ya que estos factores no se analizaron de forma independiente. Además, debido a la disponibilidad limitada del historial del paciente, se desconoce el grado en que los pacientes se adhirieron a los suplementos prescritos. Además, los factores clínicos potencialmente relevantes (antecedentes de caídas, nivel de actividad, etc.) no pudieron incluirse en esta evaluación. Sin embargo, incluso con una cohorte relativamente pequeña de pacientes, este estudio observó variabilidad en la remodelación y la mecanorregulación entre los grupos, lo que indica que la sensibilidad de HR-pQCT debe investigarse más a fondo en la evaluación clínica de los pacientes. En segundo lugar, la remodelación y la mecanorregulación del brazo contralateral pueden no ser independientes del proceso de curación del brazo fracturado. Como tal, los resultados pueden haber estado influenciados por la gravedad de la fractura y el cambio en la dependencia del brazo contralateral durante la cicatrización, ya que esto variaría dependiendo de si el brazo fracturado era dominante o no. Para abordar esto, el dominio del brazo evaluado se incluyó como un factor en nuestro análisis para separar este factor de los resultados observados y se encontró que afectaba la tensión cortical efectiva de baja a mediana.

El HR-pQCT longitudinal pudo detectar diferencias entre nuestras tres cohortes en las fracciones de volumen de formación y reabsorción basadas en el umbral y los factores que impulsan la mecanoregulación durante períodos de 9 a 12 meses. Si bien el tamaño de la muestra de nuestro estudio limita nuestra capacidad para identificar hallazgos basados ​​en la población, nuestros resultados indican que los análisis extendidos de HR-pQCT pueden detectar diferencias sutiles en las estrategias de remodelación y mecanorregulación que pueden ser indicativas de la calidad y cantidad ósea. Por lo tanto, cuando la tecnología de imágenes esté disponible, los médicos deben considerar complementar los protocolos actuales de evaluación de pacientes con imágenes y análisis microestructurales con intervalos de tiempo. Se necesita investigación adicional para resaltar los beneficios clínicos específicos, sin embargo, el uso de HR-pQCT longitudinal y extendido parece prometedor para mejorar el diagnóstico futuro y las estrategias de tratamiento para impulsar un plan de atención específico para el paciente para la salud ósea.

En este documento se analizó un subconjunto de 25 sujetos que fueron reclutados y dieron su consentimiento informado para su participación en un estudio de imágenes HR-pQCT de lapso de tiempo (Tabla 1). Todos los protocolos experimentales fueron aprobados por el Comité de Ética de la Universidad Médica de Innsbruck (UN 0374344/4.31) y se llevaron a cabo de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Se analizaron muestras de sangre (35 ml) para evaluar el calcio, la 25-hidroxivitamina D [25(OH)D] y la hormona paratiroidea (PTH) en el Laboratorio de la Universidad Médica de Innsbruck, donde los valores se consideraron normales en el rango de 2,20 a 2,55. mmol/l de calcio, 75-150 nmol/l de 25(OH)D y 15-65ng/l de PTH y la decisión de prescripción de suplementos la tomaba el médico tratante. Para los pacientes con valores bajos de los marcadores óseos generales, se recomendaron suplementos de vitamina D3 (5 sujetos) o una combinación de vitamina D3 y calcio (11 sujetos) y se verificó el cumplimiento del paciente. De forma aislada, la dosis prescrita de vitamina D3 fue de ~ 8000 UI diarias (Oleovit D3, 10 a 20 gotas/día) durante dos semanas seguidas de ~ 1000 UI diarias (Oleovit D3, 15 a 25 gotas/semana) durante el resto de el estudio. La dosis prescrita para la suplementación combinada consistió en 400 a ~ 1000 UI de vitamina D3 y 500 a 600 mg de calcio al día (Maxi-Kalz, 500 mg de calcio y Oleovit, ~ 1000 UI de vitamina D3; Calciduran, 500 mg de calcio y 800 UI de vitamina D3 o Cal-D-Vita, 600 mg de calcio y 400 UI de vitamina D3). Todos los sujetos tenían más de 18 años, tenían una fractura de radio distal unilateral y dieron su consentimiento informado antes de su participación. Para eliminar el efecto confuso de la curación de la fractura en la remodelación ósea y la mecanorregulación, solo se analizaron imágenes del radio contralateral no fracturado.

Los datos se obtuvieron como parte de un estudio no relacionado que investiga la curación de fracturas. Imágenes HR-pQCT (XtremeCT II, ​​Scanco Medical AG, Brütisellen, Suiza) (168 cortes, longitud de escaneo de 10,2 mm, vóxeles isotrópicos de 60,7 μm, 63 kV, 1500 µA, tiempo de integración de 46 ms, 2304 muestras, 900 proyecciones) del contralateral radio se adquirieron en seis puntos de tiempo durante el primer año después de la fractura (aproximadamente 1, 3, 5, 13, 26 y 52 semanas después de la fractura). La evaluación clínica estándar se completó en la Universidad de Medicina de Innsbruck, que proporcionó índices densitométricos, incluida la densidad mineral ósea volumétrica (DMO) para las regiones óseas completas (Tt.BMD), trabecular (Tb.BMD) y cortical (Ct.BMD), e índices morfométricos, incluida la fracción de volumen óseo (BV/TV), el número trabecular (Tb.N), la separación trabecular (Tb.Sp), el grosor medio de las regiones trabecular (Tb.Th) y cortical (Ct.Th), y porosidad cortical (Ct.Po) de cada participante del estudio. Se adquirieron imágenes de absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) tres semanas después de la fractura para el fémur, la columna lumbar y el radio y se usaron para cuantificar la puntuación T de cada sujeto. Solo los participantes con al menos dos imágenes de alta calidad del radio contralateral (puntaje de calificación visual, VGS47, de 1 o 2) tomadas con 9 a 12 meses de diferencia fueron considerados para su inclusión en este estudio.

Las dos imágenes que tenían la mejor calidad de imagen (VGS inferior)47 y el mayor volumen de superposición se utilizaron para evaluar la formación, la reabsorción y la quiescencia óseas. Como se describió anteriormente29, la primera de las dos imágenes se transformó mediante interpolación cúbica para alinearla con el sistema de coordenadas de imágenes utilizando la biblioteca de funciones SciPy en Python48,49. Luego, la última de las dos imágenes se registró rígidamente y se transformó para alinearla con la imagen anterior utilizando un enfoque basado en pirámide optimizado en relación con el error cuadrático medio entre las dos imágenes50. Las máscaras del radio en cada imagen se generaron utilizando el contorno activo geodésico51 y se usaron para generar máscaras corticales y trabeculares utilizando el software del fabricante del escáner.

Las imágenes se eliminaron con un filtro gaussiano restringido (sigma = 1,2, truncado = 0,8, soporte = 1,0) en Python y se aplicaron umbrales que oscilaban entre 200 y 920 mg de hidroxiapatita (HA)/cm3 con intervalos de 120 mg HA/cm3. Tenga en cuenta que los umbrales superiores a 680 mg HA/cm3 se ignoraron en el hueso trabecular en función de la menor densidad mineralizada del hueso trabecular y el volumen mínimo del hueso trabecular medido a densidades más altas. Se definió un umbral de 320 mg HA/cm3 como umbral estandarizado para el análisis, basado en el uso como umbral trabecular en estudios previos52. Luego, las dos imágenes se compararon para determinar los vóxeles que se habían formado, reabsorbido o estaban inactivos en cada umbral de densidad mineralizada53. Las fracciones de volumen de formación y reabsorción se calcularon en relación con el volumen óseo en cada umbral de la imagen anterior.

Los datos de HR-pQCT registrados superpuestos se usaron para generar dos modelos de micro-FE para cada paciente a través de la conversión directa de los vóxeles de imagen a elementos hexaédricos (Python 3.7). Se asignaron a todos los elementos propiedades de material elástico lineal escaladas, calculadas directamente a partir de los datos de densidad filtrados por Gauss (sigma = 1,2, truncado = 0,8, soporte = 1,0) utilizando SciPy48, y una relación de Poisson de 0,3. Se realizaron pruebas de compresión de alta fricción con un desplazamiento prescrito del 1% de la altura total en la dirección axial en todos los modelos utilizando 180 CPU de un CRAY XC40 (Centro Nacional de Supercomputación de Suiza (CSCS)). Los resultados de los modelos se usaron para calcular la rigidez compresiva aparente de los radios contralaterales a lo largo del tiempo y para evaluar los cambios longitudinales en la distribución de la tensión efectiva (εEff) dentro del hueso cortical y trabecular. La tensión efectiva, una medida de tensión escalar, se calculó a partir de la densidad de energía de tensión (SED) y el módulo de Young del tejido óseo (E), calculado directamente a partir de la densidad de cada vóxel dentro de la región del hueso usando la ecuación (1) 53,54. Los datos de tensión de campo completo en cada compartimento óseo se muestrearon en los percentiles 5, 10, 25, 50 y 75 para permitir comparaciones cuantitativas entre los grupos NoSupp, LowSupp y OPSupp durante el transcurso del estudio. Se muestrearon percentiles de tensión bajos, medianos y relativamente altos para caracterizar mejor la forma de las distribuciones de tensión en lugar de informar solo la mediana o el promedio de εEff.

Los resultados de los análisis FE se correlacionaron espacialmente con la formación, la reabsorción y los volúmenes óseos en reposo para evaluar la mecanoregulación local. Aquí, se generaron curvas de probabilidad condicional (CP) para los eventos de remodelación identificados en la superficie ósea55,56, conectando el ambiente mecánico local (εEff) con los eventos de formación, reabsorción o quiescencia observados. La distribución de tensión efectiva para cada análisis de FE se normalizó utilizando el percentil 99 promedio de toda la cohorte y se clasificó en pasos del 1 % para cada evento de remodelación. Se usó una normalización grupal y bin-wise para calcular las curvas de CP para cada grupo de sujetos de acuerdo con Schulte et al., 201355. Una tasa de clasificación correcta (CCR), que mide la fracción de eventos de remodelación identificados correctamente usando las curvas de CP53, fue calculado para resumir la mecanoregulación dentro de cada grupo. Además, los umbrales de tensión de formación (Tf) y reabsorción (Tr) se derivaron de las curvas de CP para cada sujeto en el punto en el que la formación o la reabsorción se volvieron dominantes, respectivamente.

Se utilizó la biblioteca de funciones de Python SciPy para informar y evaluar las diferencias en las fracciones y la mecánica del volumen óseo de formación y reabsorción48. El promedio y la diferencia de las medidas de densitometría y morfometría se utilizaron para el análisis de cada grupo. La normalidad de los datos se evaluó mediante la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk. Las diferencias de grupo se investigaron utilizando el análisis de varianza unidireccional (ANOVA) de Kruskal-Wallis en los rangos cuando los datos no estaban distribuidos normalmente.

Para determinar el efecto del tratamiento sobre la morfometría y mecánica de cada grupo, se realizó un análisis de covarianza (ANCOVA) en R (R versión 4.0.4). Aquí, las mediciones iniciales, el grupo, el intervalo de imágenes, la edad, el sexo y el dominio del brazo evaluado se incluyeron como covariables para predecir las mediciones posteriores a la intervención57,58. El intervalo de imágenes y la edad se trataron como variables continuas, mientras que el grupo (3 niveles: [0] NoSupp, [1] LowSupp, [2] OPSupp), sexo (2 niveles: [0] femenino, [1] masculino) y brazo (3 niveles: [0] ambidiestro, [1] dominante, [2] no dominante) fueron variables categóricas. Se realizaron comparaciones por pares para todas las covariables que tenían un efecto significativo (p < 0,05) y casi significativo (p < 0,1) en los valores posteriores a la intervención. Se aplicó el método HSD de Tukey para tener en cuenta las comparaciones múltiples y los valores resultantes se representan como medias ajustadas ± error estándar. El análisis post-hoc se completó usando la prueba de Dunn con corrección de Bonferroni o Tukey-Kramer cuando estaba presente el error familiar.

Para investigar los parámetros que tuvieron el mayor efecto en las fracciones de volumen de formación y resorción, se realizó una regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) en cada fracción de volumen, incluidas las variables demográficas, de grupo, datos de densitometría y morfometría, puntajes T medidos por DXA y densidad. umbral utilizando la biblioteca de funciones Python Scikit-Learn59. Todas las variables se escalaron y centraron antes del análisis. Se utilizó la validación cruzada dejando uno fuera para calcular el poder predictivo del modelo y el número de componentes del modelo se limitó a uno. Las variables se ordenaron por influencia variable en la proyección (VIP) y el modelo se ejecutó iterativamente incluyendo variables adicionales hasta que el puntaje Q2, que es una medida de previsibilidad equivalente a un valor R2, ya no mejoró. El error cuadrático medio de la predicción (RMSEP) se incluyó como una medida adicional de la regresión. Debido a nuestro deseo de explorar las capacidades de HR-pQCT longitudinal mejorada, no restringimos el número de variables elegidas en el análisis en función del tamaño limitado de nuestros tres grupos.

Los conjuntos de datos analizados dentro del estudio actual están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

Tian, ​​L. et al. Prevalencia de osteoporosis y estilo de vida relacionado y factores metabólicos de mujeres posmenopáusicas y hombres de edad avanzada. Medicina (Estados Unidos) 96, e8294 (2017).

Google Académico

Wright, Carolina del Norte y col. La prevalencia reciente de osteoporosis y masa ósea baja en los Estados Unidos basada en la densidad mineral ósea en el cuello femoral o la columna lumbar. J. Minero de huesos. Res. 29, 2520–2526 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Lippuner, K., Johansson, H., Kanis, JA y Rizzoli, R. Probabilidades restantes de vida y absolutas a 10 años de fractura osteoporótica en hombres y mujeres suizos. Osteoporos. En t. 20, 1131–1140 (2009).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Cummings, SR, Black, DM y Rubin, SM Riesgos de por vida de fractura de cadera, de Colles o vertebral y enfermedad coronaria entre mujeres blancas posmenopáusicas. Arco. Interno. Medicina. 149, 2445–2448 (1989).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Siris, ES et al. Umbrales de densidad mineral ósea para la intervención farmacológica para la prevención de fracturas. Arco. Interno. Medicina. 164, 1108–1112 (2004).

Artículo PubMed Google Académico

Samelson, EJ et al. La microarquitectura ósea cortical y trabecular como predictor independiente del riesgo de fractura incidente en mujeres y hombres mayores en el Consorcio Internacional de Microarquitectura Ósea (BoMIC): un estudio prospectivo. Lancet Diabetes Endocrinol. 7, 34–43 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Kanis, JA et al. Guía europea para el diagnóstico y tratamiento de la osteoporosis en mujeres posmenopáusicas. Osteoporos. En t. 19, 399–428 (2008).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Morden, NE, Schpero, WL, Zaha, R., Sequist, TD y Colla, CH Uso excesivo de densitometría ósea de intervalo corto: evaluación de las tasas de atención de bajo valor. Osteoporos. En t. 25, 2307–2311 (2014).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Compston, J. et al. Guía clínica del Reino Unido para la prevención y el tratamiento de la osteoporosis. Arco. Osteoporos. 12, 43 (2017).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Schuit, SCEE et al. Incidencia de fracturas y asociación con la densidad mineral ósea en hombres y mujeres mayores: el estudio de Rotterdam. Hueso 34, 195–202 (2004).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Wainwright, SA et al. Fractura de cadera en mujeres sin osteoporosis. J. Clin. Endocrinol. metab. 90, 2787–2793 (2005).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Kanis, JA et al. Interpretación y uso de FRAX en la práctica clínica. Osteoporos. En t. 22, 2395–2411 (2011).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Jiang, X. et al. Precisión diagnóstica de FRAX en la predicción del riesgo de fracturas osteoporóticas a 10 años utilizando los umbrales de tratamiento de EE. UU.: una revisión sistemática y un metanálisis. Hueso 99, 20–25 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

Silva, BC et al. Puntuación de hueso trabecular: un método analítico no invasivo basado en la imagen DXA. J. Minero de huesos. Res. 29, 518–530 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Martineau, P. et al. Utilidad clínica del uso de la puntuación del hueso trabecular de la columna lumbar para ajustar la probabilidad de fractura: la cohorte de DMO de Manitoba. J. Minero de huesos. Res. Apagado. Mermelada. Soc. Minero de huesos. Res. 32, 1568-1574 (2017).

Artículo Google Académico

McCloskey, EV et al. Un metanálisis de la puntuación del hueso trabecular en la predicción del riesgo de fractura y su relación con FRAX. J. Minero de huesos. Res. 31, 940–948 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Keaveny, TM y col. Análisis de tomografía computarizada biomecánica (BCT) para la evaluación clínica de la osteoporosis. Osteoporos. En t. 31, 1025–1048 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Keyak, JH et al. Diferencias entre hombres y mujeres en la asociación entre la fractura de cadera incidente y la fuerza femoral proximal: un estudio de análisis de elementos finitos. Hueso 48, 1239-1245 (2011).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zysset, P. et al. Comparación de las mejoras en la fuerza del fémur proximal y del cuerpo vertebral en el ensayo FREEDOM utilizando una metodología alternativa de elementos finitos. Hueso 81, 122–130 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

Bandirali, M. et al. Absorción de dosis en exámenes de absorciometría de rayos X de energía dual lumbar y femoral utilizando tres modalidades de escaneo diferentes: un estudio fantasma antropomórfico. J. Clin. Densitomo. Apagado. J. Int. Soc. clin. Densitomo. 16, 279–282 (2013).

Artículo Google Académico

Whittier, DE et al. Directrices para la evaluación de la densidad ósea y la microarquitectura in vivo mediante tomografía computarizada cuantitativa periférica de alta resolución. Osteoporos. En t. https://doi.org/10.1007/s00198-020-05438-5 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Macneil, JA & Boyd, SK La fuerza ósea en el radio distal se puede estimar a partir de tomografía computarizada cuantitativa periférica de alta resolución y el método de elementos finitos. Hueso 42, 1203–1213 (2008).

Artículo PubMed Google Académico

Zhou, B. et al. La tomografía computarizada cuantitativa periférica de alta resolución (HR-pQCT) puede evaluar las propiedades microestructurales y biomecánicas del radio distal y la tibia humanos: validaciones computacionales y experimentales ex vivo. Hueso 86, 58–67 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Burt, LA, Liang, Z., Sajobi, TT, Hanley, DA & Boyd, SK Curvas de datos normativos específicos de sexo y sitio para HR-pQCT. J. Minero de huesos. Res. 31, 2041-2047 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Whittier, DE, Burt, LA, Hanley, DA & Boyd, SK Datos de referencia específicos de sexo y sitio para la microarquitectura ósea en adultos medidos con HR-pQCT de segunda generación. J. Minero de huesos. Res. https://doi.org/10.1002/jbmr.4114 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

van den Bergh, JP et al. La aplicación clínica de la tomografía computarizada periférica de alta resolución (HR-pQCT) en adultos: estado del arte y direcciones futuras. Osteoporos. En t. 32, 1465–1485 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Burghardt, AJ et al. Imágenes de tomografía computarizada cuantitativa periférica de alta resolución de la microarquitectura ósea cortical y trabecular en pacientes con diabetes mellitus tipo 2. J. Clin. Endocrinol. metab. 95, 5045–5055 (2010).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mikolajewicz, N. et al. Las medidas HR-pQCT de la microarquitectura ósea predicen la fractura: revisión sistemática y metanálisis. J. Minero de huesos. Res. Apagado. Mermelada. Soc. Minero de huesos. Res. 35, 446–459 (2020).

Artículo Google Académico

Atkins, PR et al. La formación domina la reabsorción con el aumento de la densidad mineralizada y el tiempo posterior a la fractura en el hueso cortical pero no en el trabecular: un estudio de imágenes longitudinales HRpQCT en el radio distal. JBMR más 5, (2021).

Christen, P. et al. La remodelación ósea en humanos está impulsada por la carga, pero no es perezosa. Nat. común 5, (2014).

Mancuso, ME & Troy, KL Relación de la tensión ósea con los cambios locales en la microestructura del radio después de 12 meses de carga axial del antebrazo en mujeres. J. Biomech. Ing. 142, 1–11 (2020).

Artículo Google Académico

Kanis, JA et al. Desarrollo y uso de FRAX en la osteoporosis. Osteoporos. En t. 21 (Suplemento 2), 407–413 (2010).

Artículo Google Académico

Warden, SJ, Liu, Z., Fuchs, RK, van Rietbergen, B. & Moe, SM Datos de referencia y calculadoras para medidas HR-pQCT de segunda generación del radio y la tibia en regiones anatómicamente estandarizadas en adultos blancos. Osteoporos. En t. 33, 791–806 (2022).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Nishiyama, KK, Macdonald, HM, Buie, HR, Hanley, DA & Boyd, SK Las mujeres posmenopáusicas con osteopenia tienen una porosidad cortical más alta y cortezas más delgadas en el radio distal y la tibia que las mujeres con aBMD normal: un estudio in vivo HR-pQCT. J. Minero de huesos. Res. 25, 882–890 (2010).

Académico de Google de PubMed

Okazaki, N., Burghardt, AJ, Chiba, K., Schafer, AL y Majumdar, S. Microestructura ósea en hombres evaluada por HR-pQCT: asociaciones con factores de riesgo y diferencias entre hombres con rango normal, bajo y de osteoporosis. DMO. Informes óseos 5, 312–319 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Brunet, SC et al. La utilidad de la alineación de varias pilas y el registro de imágenes longitudinales en 3D para evaluar la remodelación ósea en pacientes con artritis reumatoide a partir de exploraciones HR-pQCT de segunda generación. BMC Med. Imágenes 20 (2020).

Christen, P., Boutroy, S., Ellouz, R., Chapurlat, R. y Van Rietbergen, B. Remodelación ósea local in vivo menos detectable y relacionada con la edad evaluada mediante HR-pQCT de lapso de tiempo. PLoS One 13 (2018).

Bouxsein, ML et al. Cambio en la densidad ósea y reducción del riesgo de fractura: una metarregresión de ensayos publicados. J. Minero de huesos. Res. 34, 632–642 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Johannesdottir, F. et al. Comparación de evaluaciones no invasivas de la fuerza del fémur proximal. Hueso 105, 93–102 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

Tsai, JN et al. Efectos comparativos de teriparatida, denosumab y terapia combinada sobre la densidad ósea compartimental periférica, la microarquitectura y la fuerza estimada: el estudio DATA-HRpQCT. J. Minero de huesos. Res. 30, 39–45 (2015).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Macneil, JA & Boyd, SK Distribución de carga y el poder predictivo de los índices morfológicos en el radio distal y la tibia mediante tomografía computarizada cuantitativa periférica de alta resolución. Hueso https://doi.org/10.1016/j.bone.2007.02.029 (2007).

Artículo PubMed Google Académico

Johnson, JE & Troy, KL Validación de un nuevo enfoque de análisis de elementos finitos multiescala en el radio distal. Medicina. Ing. física 44, 16–24 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

MacIntyre, NJ, Adachi, JD y Webber, CE Detección in vivo de diferencias estructurales entre radios dominantes y no dominantes mediante tomografía computarizada cuantitativa periférica. J. Clin. Densitomo. 2, 413–422 (1999).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Hildebrandt, EM, Manske, SL, Hanley, DA y Boyd, SK Asimetría bilateral de la macroarquitectura y la microarquitectura óseas del radio y la tibia: un estudio de tomografía computarizada cuantitativa periférica de alta resolución. J. Clin. Densitomo. 19, 250–254 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Sada, K. et al. Densidad mineral ósea y microestructura del codo en lanzadores de béisbol: un análisis por HR-pQCT de segunda generación. J. Clin. Densitomo. 23, 322–328 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Miller, T. et al. Determinantes de la carga de falla estimada en el radio distal después de un accidente cerebrovascular: un estudio HR-pQCT. Hueso 144, 115831 (2021).

Artículo PubMed Google Académico

Pialat, JB, Burghardt, AJ, Sode, M., Link, TM y Majumdar, S. Clasificación visual de la degradación de imagen inducida por movimiento en tomografía computarizada periférica de alta resolución: impacto de la calidad de imagen en las medidas de densidad ósea y microarquitectura. Hueso 50, 111–118 (2012).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Virtanen, P. et al. SciPy 1.0: algoritmos fundamentales para la computación científica en Python. 1–22 (2019).

Fundación de software de Python. Referencia del lenguaje Python, versión 3.7. https://www.python.org (2020).

Thévenaz, P., Ruttimann, UE & Unser, M. Un enfoque piramidal para el registro de subpíxeles basado en la intensidad. Trans. IEEE. Proceso de imagen. 7, 27–41 (1998).

Artículo Anuncios de PubMed Google Académico

Ohs, N. et al. Segmentación automatizada de radios distales fracturados mediante contorneado activo geodésico 3D de imágenes HR-pQCT in vivo. Hueso 147, 2020.10.14.339739 (2021).

Ohs, N., Collins, CJ y Atkins, PR Validación de HR-pQCT contra micro-CT para análisis morfométricos y biomecánicos: una revisión. Hueso Rep. https://doi.org/10.1016/j.bonr.2020.100711 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Tourolle y Betts, DC et al. La asociación entre la formación de tejido mineralizado y el entorno mecánico local in vivo: cuantificación con lapso de tiempo de un modelo de curación de defectos en ratones. ciencia Rep. 10, 1–10 (2020).

Artículo Google Académico

Pistoia, W. et al. Estimación de la carga de falla del radio distal con modelos de análisis de elementos microfinitos basados ​​en imágenes tridimensionales de tomografía computarizada cuantitativa periférica. Hueso 30, 842–848 (2002).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Schulte, FA et al. Los estímulos mecánicos locales regulan la formación y resorción ósea en ratones a nivel tisular. PLoS ONE 8, e62172 (2013).

Artículo CAS PubMed PubMed Central ADS Google Scholar

Walle, M. et al. La mecanorregulación ósea permite la estimación de la carga específica del sujeto en función de micro-CT y HR-pQCT con intervalos de tiempo in vivo. Frente. Bioing. Biotecnología. 9 (2021).

Vickers, AJ & Altman, DG Statistics notes: Análisis de ensayos controlados con mediciones de referencia y de seguimiento. BMJ 323, 1123–1124 (2001).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Borm, GF, Fransen, J. & Lemmens, WAJG Una fórmula de tamaño de muestra simple para el análisis de covarianza en ensayos clínicos aleatorizados. J. Clin. Epidemiol. 60, 1234–1238 (2007).

Artículo PubMed Google Académico

Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: aprendizaje automático en Python. J. Mach. Aprender. Res. 12. http://scikit-learn.sourceforge.net. (2011).

Descargar referencias

Los autores agradecen a la Swiss National Science Foundation (320030L_170205), el programa de investigación e innovación Horizon 2020 de la Unión Europea bajo la subvención Marie Skłodowska -Curie (acuerdo 841316) y la beca postdoctoral ETH por su apoyo financiero. Este trabajo fue apoyado por una subvención del Swiss National Supercomputing Center (CSCS) bajo el proyecto ID s841 y s1070.

Estos autores contribuyeron por igual: Caitlyn J. Collins y Penny R. Atkins.

Instituto de Biomecánica, ETH Zurich, Zurich, Suiza

Caitlyn J. Collins, Penny R. Atkins, Nicholas Ohs y Ralph Müller

Departamento de Ingeniería Biomédica y Mecánica, Virginia Tech, Blacksburg, VA, EE. UU.

Caitlyn J. Collins

Departamento de Osteoporosis, Hospital Universitario de Berna, Universidad de Berna, Berna, Suiza

Penny R. Atkins y Kurt Lippuner

Instituto de Imágenes y Computación Científica, Universidad de Utah, Salt Lake City, UT, EE. UU.

Penny R. Atkins

Departamento de Ortopedia y Cirugía Traumatológica, Universidad de Medicina de Innsbruck, Innsbruck, Austria

miguel blauth

Departamento Médico Clínico DePuy Synthes, Zuchwil, Suiza

miguel blauth

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

CJC y PRA contribuyeron igualmente al estudio. CJC y PRA concibieron el estudio, desarrollaron la metodología, seleccionaron los datos, realizaron el análisis, generaron visualizaciones y redactaron el manuscrito; CJC, PRA y NO desarrollaron el software; MB, KL y RM concibieron y supervisaron el estudio. Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Ralph Müller.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso abierto Este artículo tiene una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente. proporcionar un enlace a la licencia Creative Commons e indicar si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la regulación legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Collins, CJ, Atkins, PR, Ohs, N. et al. Observación clínica de la disminución de la calidad y cantidad de hueso a través de la remodelación y mecanorregulación derivadas de HR-pQCT longitudinal. Informe científico 12, 17960 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-22678-z

Descargar cita

Recibido: 11 mayo 2022

Aceptado: 18 de octubre de 2022

Publicado: 26 de octubre de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-22678-z

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, un enlace para compartir no está disponible actualmente para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenido Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y Pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.