Safety of performing MR-Imaging at various field strengths in patients shortly after stent-implantation concerning cardiac events and re-occlusion rates

Background: Stent-implantation is often used by treating coronary heart disease (CHD). Because of ferromagnetic characteristics of stents, stent developers suggest not to undergo MRI shortly after stent-implantation. Our first aim was to review current literature, regarding the influence of performing MRI shortly after stent-implantation on re-occlusion rates. Our second aim was to proof, if MRI can be safely performed in patients independent from field strength (1.5 Tesla versus 3.0 Tesla). Methods: We focused on representative studies in MEDLINE database. Included were clinical studies with focus on MRI safety within 8 weeks after stent-implantation. Aim of the studies was to record cardiac events in a follow up post MRI. Also included were in- vitro studies, which investigated the effects of magnetic fields on the stents. Moreover we used the German Heart Center database to analyze catheterization examinations of 44 patients before and after MRI. To investigate influence of MRI on re-occlusion we analyzed coronary diameter stenosis (CDS) and plaque volume (PV) before and after MRI and compared them to current literature for patients not undergoing MRI. MRI was performed in a time interval of about 8 weeks after stent-implantation. Results: Our search resulted in 17 publications. Clinical studies differenced in patients with acute cardiac event and with stable CHD. MRI was performed by different field strengths (1.5 Tesla/3.0 Tesla) and stent types (bare metal stents (BMS)/drug eluting stents (DES)). None of the studies showed a negative influence on the incidence of cardiac events. In-vitro studies showed only minimal or no influence of MRI on the stents. Concerning data of German Heart Center, CDS at follow up was significantly increased compared to baseline (p<0.001). Incidence of cardiac events was higher C. D. Schenk 13 than in reference literature. PV at follow up was not only significantly increased, but also lower than baseline (p=0.230). However, the difference between the measurements of CDS and PV did not differ significantly to reference literature. Conclusion: Current literature showed no increased rate of cardiac events for patients undergoing MRI within 8 weeks after stent placement. This was independent of used field strength, stent type, or if patients had an acute cardiac event or a stable CHD. Although, regarding data of German Heart Center, change in CDS and incidence of cardiac events were higher, this could be explained by the higher morbidity and risk profile of our patients in comparison to patients in reference literature. Moreover, change in PV was lower than in reference literature. Together with the findings of all studies, we can underline the current tendency, performing MRI in patients shortly after stent- implantation seems to be safe.Hintergrund: Stent-Implantationen sind ein häufig genutztes Mittel zur Behandlung der Koronaren Herzkrankheit (KHK). Aufgrund der ferromagnetischen Eigenschaften empfehlen Stent-Hersteller jedoch keine MRT-Untersuchungen kurz nach Stent-Implantation. Unser erstes Ziel war es die Auswirkungen von MRT-Untersuchungen kurz nach Stent- Implantation auf die Re-Okklusionsraten der Gefäße gemäß der aktuellen Literatur abzubilden. Unser zweites Ziel war es weitere Erkenntnisse über die Sicherheit bei verschiedenen Feldstärken (1,5 Tesla oder 3,0 Tesla) zu gewinnen. Methodik: Um den aktuellen Stand der Literatur abzubilden, durchsuchten wir die Datenbank MEDLINE. Eingeschlossen wurden Studien, deren Fokus die Sicherheit von MRTUntersuchungen binnen 8 Wochen nach Stent-Implantation war. Ziel der Studien war es während eines Follow-Ups kardiale Ereignisse zu erfassen. Ebenfalls wurden invitro Studien eingeschlossen, die die Auswirkungen des magnetischen Feldes auf Stents untersuchten. Darüber hinaus nutzten wir die Datenbank des Deutschen Herzzentrums Berlin (DHZB) um Herzkatheteruntersuchungen zu analysieren. Dabei legten wir unser Augenmerk auf die koronare Diameter Stenose (CDS) und das Plaque Volumen (PV) vor und nach MRT und verglichen sie mit Referenz-Studien ohne MRTUntersuchung. Die MRT-Untersuchungen waren innerhalb von ca. 8 Wochen nach Stent-Implantation durchgeführt worden. Ergebnisse: Unsere MEDLINE-Suche resultierte in 17 Publikationen. Die klinischen Studien unterschieden zwischen Patienten mit akutem kardialem Ereignis und mit stabiler KHK. Außerdem waren verschiedene Feldstärken (1,5 Tesla/3,0 Tesla) und Stent- Typen (bare metal stents (BMS)/drug eluting stents (DES)) untersucht worden. Keine der Studien zeigte eine erhöhte Rate kardialer Ereignisse. Die in-vitro Studien zeigten keine bis minimale Effekte des magnetischen Felds auf Stents. Unsere Daten zeigten im Follow-Up eine signifikante Erhöhung der CDS (p<0,001), sowie eine höhere Inzidenz kardialer Ereignisse als in der Referenz-Literatur. Die PV zeigten im Follow- Up keinen signifikanten Unterschied (p=0,230). Generell unterschieden sich die CDS und PV nicht signifikant zu denen in der Referenz-Literatur. Schlussfolgerung: Die Literatur zeigte keine erhöhte Rate kardialer Ereignisse bei MRT-Untersuchungen binnen 8 Wochen nach Stent-Implantation. Dies war unabhängig von Feldstärke, Stent-Typ, sowie ob der Patient ein akutes kardiales Ereignis oder eine stabile KHK hatte. Unsere Daten zeigten keine größeren Unterschiede bei der CDS, jedoch eine höhere Inzidenz kardialer Ereignisse als die Referenz-Literatur. Dies könnte durch das höhere Morbiditäts- und Risikoprofil unserer Patienten erklärt werden. Außerdem zeigten sich im Follow-Up geringere PV, wohingegen die PV in der Referenz-Literatur zunahmen. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass auch innerhalb von 8 Wochen nach Stent-Implantation die MRT-Sicherheit gegeben zu sein scheint

Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario

[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico. Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263 pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services). Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales