Análisis de componentes principales de las curvas de flujo-volumen en COPDGene para vincular la espirometría con los fenotipos de la EPOC

Fondo

Los parámetros de las curvas de flujo-volumen espiratorio máximo (MEFVC) se han relacionado con los parámetros de la EPOC basados ​​en TC. Sin embargo, no se ha investigado la asociación entre la forma de MEFVC y fenotipos como enfisema, enfermedad de las vías respiratorias pequeñas (SAD) y engrosamiento de la pared bronquial (BWT).

Pregunta de investigación

Analizamos si la forma de MEFVC puede vincularse con el enfisema determinado por TC, SAD y BWT en una gran cohorte de participantes de COPDGene.

Diseño y métodos del estudio

En la cohorte COPDGene, utilizamos el análisis de componentes principales (PCA) para extraer patrones de la forma MEFVC y realizamos una regresión lineal múltiple para evaluar la asociación de estos patrones con los parámetros de TC en el espectro de la EPOC, en la EPOC leve y moderada-grave.

Resultados

En todo el espectro, en la EPOC leve y moderada-grave, los componentes principales de MEFVC fueron predictores importantes para los parámetros continuos de TC. Su contribución a la predicción del enfisema disminuyó cuando se agregaron los parámetros de las pruebas de función pulmonar clásicas. Para SAD, los componentes siguieron siendo predictores muy fuertes. La R ajustada² fue mayor en la EPOC moderada-grave, mientras que en la EPOC leve, la R ajustada² para todos los resultados de CT fue bajo; 0,28 para enfisema, 0,21 para SAD y 0,19 para BWT.

Interpretación

La forma de la curva de flujo-volumen espiratorio máximo analizada con PCA no es una herramienta de detección adecuada para los fenotipos de enfermedad tempranos identificados por tomografía computarizada. Sin embargo, contribuye a evaluar el enfisema y el SAD en la EPOC moderada-grave.

La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) a menudo se diagnostica después de una pérdida significativa de la función pulmonar, ya que los síntomas pueden permanecer de leves a ausentes y, a menudo, los pacientes los descuidan en las primeras etapas de la enfermedad. Se presume que la EPOC comienza como una enfermedad latente, con vías respiratorias pequeñas y daño parenquimatoso que se acumula durante muchos años sin que los pacientes o los médicos lo noten. [1, 2]. La capacidad de identificar la EPOC en una etapa temprana es clave en el manejo adecuado de la enfermedad con el objetivo de mejorar los resultados del paciente, así como reducir los costos generales. [3]. La espirometría se presenta actualmente como la herramienta diagnóstica más adecuada, ya que es no invasiva, fácil de realizar y de bajo costo. El diagnóstico de EPOC por espirometría se basa en un cociente volumen espiratorio forzado en un segundo/capacidad vital forzada (FEV1/FVC) posbroncodilatador por debajo del límite inferior de la población de referencia en un contexto clínico de exposición a partículas nocivas [4].

Se ha propuesto un flujo espiratorio forzado reducido entre el 25 y el 75% de la CVF (FEF25-75) como signo de enfermedad de las vías respiratorias pequeñas, solo en fumadores con riesgo de desarrollar EPOC [5, 6]. Además, estudios recientes de gran población en individuos fumadores demuestran que los cambios patológicos tempranos visualizados en la TC también pueden ocurrir en sujetos con espirometría “normal”. [7]. Lo normal, si no solo se define por la relación FEV1/FVC, se perfila mediante parámetros de espirometría que varían dentro del rango de un grupo de referencia de no fumadores sanos [8, 9]. Incluso dentro del rango de normalidad, la forma o contorno de la curva máxima de flujo-volumen espiratorio (MEFVC) ha sido de interés continuo. [10]. La concavidad de la curva, a menudo denominada torcedura, se ha asociado con enfisema y se ha atribuido al colapso de las vías respiratorias y a la pérdida del retroceso elástico. [11]. Topalovic et al.. propuso el ángulo de colapso de MEFVC para cuantificar el colapso de las vías respiratorias y detectar el enfisema definido por TC en fumadores empedernidos [12]. Dominelli et al.. cuantificó la forma de MEFVC con el índice de relación de pendiente [13]. Bhat y otros. más tarde propuso el parámetro D que describe el volumen pulmonar como una función exponencial del tiempo y el índice de pico, modelando el número de picos ajustados para el tamaño pulmonar [14, 15]. Se puede encontrar una descripción general de todos los índices en la revisión exhaustiva de Hoesterey et al. [16]. En esta revisión, se ha postulado que un análisis más profundo de la forma de MEFVC ofrece el potencial para descubrir parámetros que pueden ayudar a detectar la obstrucción temprana de las vías respiratorias. [16].

En un gran subgrupo del estudio Epidemiología genética de la EPOC (COPDGene), utilizamos el análisis de componentes principales (PCA) para caracterizar exhaustivamente la forma de MEFVC y vinculamos los componentes de PCA con parámetros basados ​​en TC en sujetos con obstrucción leve y moderada-grave del flujo de aire .

Materias de estudio

Usamos sujetos inscritos en el estudio COPDGene, que es un gran estudio multicéntrico en los EE. UU. que incluye fumadores actuales y anteriores de 45 a 80 años (n = 10,198) con al menos diez paquetes-año. Los detalles del diseño del estudio se informaron anteriormente. [17]. El estudio fue aprobado por las juntas de revisión institucional locales en cada uno de los 21 centros clínicos y todos los sujetos proporcionaron documentación escrita de consentimiento informado. Los datos disponibles incluían espirometría sin procesar y datos de imágenes de TC. Para este análisis, dividimos a los sujetos en etapas de las pautas de la Iniciativa Global para Enfermedades Pulmonares Obstructivas Crónicas (GOLD) de acuerdo con FEV1, FVC y FEV1/FVC. Los sujetos GOLD I pertenecían al grupo de etapa leve, mientras que los sujetos GOLD II-III-IV pertenecían al grupo de etapa moderada-grave.

Datos de espirometría y tomografía computarizada

Usando un protocolo estandarizado [18] y espirómetro (NDD EasyOne Spirometer), 9841 participantes realizaron espirometría. Se disponía de curvas espiratorias de flujo-volumen y curvas de volumen-tiempo. Las tomografías computarizadas se obtuvieron a la capacidad pulmonar total (TLC) y al final de la espiración normal (capacidad residual funcional, FRC) utilizando escáneres de tomografía computarizada multidetector. Se utilizó densitometría por TC para definir la presencia de enfisema y enfermedad de las vías respiratorias pequeñas (SAD). Tanto el % de enfisema como el % de atrapamiento de gas se calcularon mediante mapeo de respuesta paramétrica (PRM) para identificar la extensión del enfisema (PRM^empf) y enfermedad funcional de las vías respiratorias pequeñas (PRM^fSAD) basado en tomografías computarizadas en TLC y FRC simultáneamente [19, 20]. El engrosamiento de la pared bronquial (BWT) se evaluó mediante el grosor de la pared de las vías respiratorias en un perímetro interno de 10 mm (Pi10). Pi10 se calculó ajustando un modelo de regresión lineal en todos los conductos de aire de diferentes perímetros internos con la raíz cuadrada del área de la pared como variable dependiente y el perímetro como variable independiente. Los parámetros cuantitativos de estos escaneos se extrajeron utilizando el software Thirona.

Análisis de forma

Para centrarnos únicamente en la forma de MEFVC, escalamos cada curva en ambos ejes en 1/FVC para cada sujeto para normalizar en FVC y preservar la forma de las curvas. Para realizar un análisis de forma, aplicamos PCA en las curvas (puntos de datos de flujo sobre volumen) para extraer los patrones más dominantes ordenados según la proporción en la variación de forma que explican. Luego, cada MEFVC podría aproximarse con precisión como una combinación lineal de estos componentes principales (PC) o patrones con los coeficientes que describen cuánto contribuyó cada patrón a la forma del MEFVC. Calculamos estos coeficientes para todos los sujetos en el conjunto de datos y los vinculamos a los parámetros continuos de CT. Denotamos las PC siguiendo su orden, por ejemplo, la primera PC se denominó PC1. Puede encontrar una descripción más extensa del cálculo de PCA en el suplemento en línea.

fenotipos basados ​​en CT

Con los valores cuantitativos de CT (QCT), definimos la presencia de enfisema, SAD y BWT utilizando el límite superior de la normalidad (95^el percentil, ULN) basados ​​en sujetos de control normales que nunca fumaron en el conjunto de datos de COPDGene, 107 de dichos sujetos de control se inscribieron en la Fase 1. Con base en estos valores de corte, definimos ocho fenotipos basados ​​en CT de acuerdo con la presencia de enfisema y/o SAD y/o BWT. Para la notación de los fenotipos, el enfisema, SAD y BWT se denotaron como E, S y B, respectivamente. Se utilizó un guión en ausencia de una enfermedad. Puede encontrar una descripción general de todas las notaciones en la Tabla 1. Comparamos los puntos de corte de PRM con los puntos de corte de ULN cuando las definiciones de % vóxeles < − 950 unidades Hounsfield (Hu) y % vóxeles < − 856 Hu para enfisema y SAD, respectivamente, se usaron en el mismo normal que nunca había fumado. ..