Detección automática de pólipos colorrectales con técnicas de inteligencia artificial / Artificial intelligence techniques for the automatic detection of colorectal polyps

Resumen El cáncer colorrectal (CCR) es uno de los tumores malignos con mayor prevalencia en Colombia y el mundo. Estas neoplasias se originan en lesiones adenomatosas o pólipos que deben resecarse para prevenir la enfermedad, lo cual se puede realizar con una colonoscopia. Se ha reportado que durante una colonoscopia se detectan pólipos en el 40 % de los hombres y en el 30 % de las mujeres (hiperplásicos, adenomatosos, serrados, entre otros), y, en promedio, un 25 % de pólipos adenomatosos (principal indicador de calidad en colonoscopia). Sin embargo, estas lesiones no son fáciles de observar por la multiplicidad de puntos ciegos en el colon y por el error humano asociado con el examen. Diferentes investigaciones han reportado que alrededor del 25 % de pólipos colorrectales no son detectados o se pasan por alto durante la colonoscopia y, como consecuencia, el paciente puede tener un cáncer de intervalo. Estas cifras muestran la necesidad de contar con un segundo observador (sistema de inteligencia artificial) que reduzca al mínimo la posibilidad de no detectar estos pólipos y, de este modo, sea posible prevenir al máximo el cáncer de colon. Objetivo: crear un método computacional para la detección automática de pólipos colorrectales usando inteligencia artificial en videos grabados de procedimientos reales de colonoscopia. Metodología: se usaron bases de datos públicas con pólipos colorrectales y una colección de datos construida en un Hospital Universitario. Inicialmente, se normalizan todos los cuadros de los videos para disminuir la alta variabilidad entre bases de datos. Posteriormente, la tarea de detección de pólipos se hace con un método de aprendizaje profundo usando una red neuronal convolucional. Esta red se inicia con pesos aprendidos en millones de imágenes naturales de la base de datos ImageNet. Los pesos de la red se actualizan usando imágenes de colonoscopia, siguiendo la técnica de ajuste fino. Finalmente, la detección de pólipos se realiza asignando a cada cuadro una probabilidad de contener un pólipo y determinando el umbral que define cuando el pólipo se encuentra presente en un cuadro. Resultados: este enfoque fue entrenado y evaluado con 1875 casos recopilados de 5 bases de datos públicas y de la construida en el hospital universitario, que suman aproximadamente 123 046 cuadros. Los resultados obtenidos se compararon con las marcaciones de diferentes expertos en colonoscopia y se obtuvo 0,77 de exactitud, 0,89 de sensibilidad, 0,71 de especificidad y una curva ROC (receiver operating characteristic) de 0,87. Conclusión: este método logra detectar pólipos de manera sobresaliente, superando la alta variabilidad dada por los distintos tipos de lesiones, condiciones diferentes de la luz del colon (asas, pliegues o retracciones) con una sensibilidad muy alta, comparada con un gastroenterólogo experimentado, lo que podría hacer que se disminuya el error humano, el cual es uno de los principales factores que hacen que no se detecte o se escapen los pólipos durante un examen de colonoscopia.

Abstract Colorectal cancer (CRC) is one of the most prevalent malignant tumors worldwide. These neoplasms originate from adenomatous lesions or polyps that must be resected to prevent the development of the disease, and that can be done through a colonoscopy. Polyps are reported during colonoscopy in 40% of men and 30% of women (hyperplastic, adenomatous, serrated, among others), and, on average 25% are adenomatous polyps (the main indicator of quality in colonoscopy). However, these lesions are not easy to visualize because of the multiplicity of blind spots in the colon and human errors associated with the performance of the procedure. Several research works have reported that about 25% of colorectal polyps are overlooked or undetected during colonoscopy, and as a result, the patient may have interval cancer. These figures show the need for a second observer (artificial intelligence system) to reduce the possibility of not detecting polyps and prevent colon cancer as much as possible. Objective: To create a computational method for the automatic detection of colorectal polyps using artificial intelligence using recorded videos of colonoscopy procedures. Methodology: Public databases of colorectal polyps and a data collection constructed in a university hospital were used. Initially, all the frames in the videos were normalized to reduce the high variability between databases. Subsequently, polyps were detected using a deep learning method with a convolutional neural network. This network starts with weights learned from millions of natural images taken from the ImageNET database. Network weights are updated using colonoscopy images, following the fine-tuning technique. Finally, polyps are detected by assigning each box a probability of polyp presence and determining the threshold that defines when the polyp is present in a box. Results: This approach was trained and evaluated with 1 875 cases collected from 5 public databases and the one built in the university hospital, which total approximately 123 046 frames. The results obtained were compared with the markings of different experts in colonoscopy, obtaining 0.77 accuracy, 0.89 sensitivity, 0.71 specificity, and a receiver operating characteristic curve of 0.87. Conclusion: This method detected polyps in an outstanding way, overcoming the high variability caused by the types of lesions and bowel lumen condition (loops, folds or retractions) and obtaining a very high sensitivity compared with an experienced gastroenterologist. This may help reduce the incidence of human error, as it is one of the main factors that cause polyps to not be detected or overlooked during a colonoscopy.

Alteraciones de la hemostasia en el síndrome drepanocítico / Hemostasis alterations in sickle cell syndrome

El síndrome drepanocítico (SD) comprende un grupo de anemias hemolíticas hereditarias de tipo multisistémico asociadas a la hemoglobina S. Los pacientes que padecen este síndrome tienen un mayor riesgo, en comparación con individuos sanos, de presentar accidentes cerebrovasculares, hipertensión pulmonar, necrosis avascular de articulaciones, síndrome torácico agudo y complicaciones durante el embarazo, asociados a un estado de hipercoagulabilidad inducido por alteraciones en los diferentes componentes de la hemostasia, que incluyen la activación del endotelio y de los sistemas plaquetario, de la coagulación y de la fibrinólisis. Esta revisión resume las alteraciones en la hemostasia reportadas en los pacientes con SD, en los cuales se ha demostrado: mayor interacción de células endoteliales con leucocitos, hematíes y plaquetas; aumento de la expresión de proteínas de adhesión, como el factor von Willebrand y sus multímeros de alto peso molecular; aumento de la adhesión y la agregación plaquetaria y de la expresión de proteínas en sus membranas. En el sistema de coagulación se ha detectado aumento en la expresión del factor tisular (FT) en micropartículas derivadas de diferentes células, aumento de marcadores de activación de este sistema, entre estos los fragmentos 1.2 de la protrombina y los complejos trombina-antitrombina y una disminución de las proteínas C y S que actúan como anti-coagulantes. Adicionalmente, se han encontrado aumentados los marcadores de activación del sistema fibrinolítico como los dímeros D y los complejos plasmina/antiplasmina. Todas estas manifestaciones favorecen la aparición de complicaciones trombóticas, implicadas en el deterioro de la calidad de vida de los pacientes. Se recomienda implementar en el diagnóstico y seguimiento de esta enfermedad, la determinación de variables del sistema hemostático, con el fin de identificar alteraciones en etapas tempranas y aplicar terapias que puedan prevenir complicaciones trombóticas.

Sickle cell syndrome (SCS) includes a group of congenital hemolytic anemias associated to the presence of hemoglobin S, which is characterized by acute pain episodes and progressive damage of different organs. Some patients with sickle cell syndrome have shown, when compared with healthy individuals, an increased risk of presenting stroke, pulmonary hypertension, avascular necrosis of joints, acute chest syndrome and pregnancy complications, associated to a hypercoagulable state induced by alterations in different components of hemostasis, such as changes that include activation of the endothelium, platelet activity, coagulation and fibrinolytic systems. This paper compiles hemostasis disorders, associated with thrombotic manifestations, reported until now in sickle cell syndrom. These patients have an increase in activation markers of the coagulation system, such as prothrombin fragment 1.2, thrombin-antithrombin complex, etc., depletion of natural anticoagulant proteins, abnormal activation of the fibrinolytic system and increased tissue factor expression. Similarly, abnormal expression of glycoproteins and increased adhesion and platelet aggregation have been reported. All these alterations produce a hypercoagulable state, which induces, among other things, the appearance of thrombotic complications. In view of the importance of controlling the different complications that can occur in patients with sickle cell syndrome, we recommend the implementation, in diagnosis and monitoring studies, of the evaluation of the different components of the hemostatic system, identifying alterations at an early stage and applying effective treatments to prevent thrombotic complications.