Algoritmo de degeneración del cartílago predice la progresión de la osteoartritis

Un nuevo algoritmo de degeneración del cartílago puede predecir la progresión de la osteoartritis en pacientes individuales, según una nueva investigación de la Universidad del Este de Finlandia. El nuevo algoritmo podría facilitar enormemente la toma de decisiones clínicas en el tratamiento de la artrosis.

La osteoartritis (OA) es una enfermedad articular que deteriora el cartílago articular. Los factores de riesgo más importantes son el envejecimiento y el sobrepeso, y la osteoartritis es común, especialmente en las articulaciones que están sujetas a cargas pesadas. Para las sociedades, la osteoartritis constituye una carga financiera importante: no se puede curar con los tratamientos actuales y la enfermedad a menudo conduce a una cirugía de reemplazo articular, que es muy costosa. Los métodos de imagen actuales, como la resonancia magnética o los rayos X, solo brindan información sobre el grosor o la composición del cartílago, pero no brindan datos sobre el riesgo de osteoartritis o herramientas para predecir su progresión.

Un grupo de investigación de la Universidad del Este de Finlandia probó la capacidad de un algoritmo de degeneración del cartílago, creado anteriormente por el mismo grupo, para predecir la progresión de la osteoartritis en pacientes individuales y clasificar la gravedad de su enfermedad utilizando la clasificación de Kellgren-Lawrence. Los hallazgos fueron publicados en Scientific Reports .

El algoritmo se aplicó a 21 pacientes que se dividieron en tres grupos: pacientes sin OA, pacientes con OA leve y pacientes con OA grave. Los pacientes se dividieron en grupos según sus grados de Kellgren-Lawrence definidos experimentalmente después de un seguimiento de cuatro años. Al inicio del seguimiento, todos los pacientes estaban libres de OA. El algoritmo se aplicó al inicio del seguimiento y los hallazgos se compararon con los datos de seguimiento de cuatro años. Con base en el pronóstico de la simulación y los grados de Kellgren-Lawrence definidos experimentalmente cuatro años después, los investigadores descubrieron que el algoritmo podía categorizar a los pacientes en sus grupos correctos.

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El algoritmo de degeneración se basa en las tensiones experimentadas por la articulación de la rodilla al caminar, y estas se simularon en una computadora. El algoritmo asume que las tensiones que superan un cierto umbral durante la marcha provocarán una degeneración local en el cartílago articular de la rodilla.

Este algoritmo de degeneración muestra un gran potencial para predecir la progresión específica del paciente de la osteoartritis en la rodilla. El algoritmo podría usarse para simular clínicamente los efectos de diversas intervenciones, incluidas la osteotomía, la meniscectomía y la pérdida de peso, en la progresión de la osteoartritis.

El nuevo algoritmo podría facilitar la toma de decisiones clínicas en el tratamiento de la artrosis. El objetivo es ralentizar y posiblemente incluso detener la progresión de la enfermedad. El alivio de los síntomas o su ausencia total pueden afectar en gran medida la capacidad funcional de los pacientes.

Para más información póngase en contacto:

Investigadora en fase inicial Mimmi Liukkonen, tel. +358 50 467 2045, [email protected]

Investigador Principal Mika Mononen, tel. +358 40 355 3112, [email protected]

Artículo de investigación:

Liukkonen, MK, Mononen ME, Klets O, Arokoski JP, Saarakkala S y Korhonen RK. Simulación de la progresión específica del sujeto de la osteoartritis de rodilla y comparación con los datos de seguimiento experimental: Datos de la Iniciativa de osteoartritis. Sci Rep. 2017 7:9177.

Enlace al artículo: https://www.nature.com/articles/s41598-017-09013-7

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