Introducción

La curación de heridas se logra mediante la interacción de tres componentes clave: un conjunto de células precursoras que pueden proliferar y diferenciarse en fibroblastos y queratinocitos; neoangiogénesis para restaurar el flujo sanguíneo a la lesión y proporcionar nutrientes y células a la herida; y un sistema inmunológico competente capaz de generar una respuesta inflamatoria controlada. Cuando estos componentes fallan, la cicatrización de la herida se detiene y se produce una herida crónica que no cicatriza. Las heridas crónicas se caracterizan por detenerse en la progresión de las fases de cicatrización de la herida, específicamente en la fase inflamatoria.

Las infecciones son un desencadenante común del desarrollo de heridas crónicas y de complicar la curación de aquellas heridas que ya están detenidas en la fase inflamatoria. Debido a que la piel y las heridas son ambientes no estériles, está ampliamente aceptado que las infecciones de las heridas ocurren en un espectro que va desde la contaminación, la colonización, la infección local y la propagación de la infección hasta la infección sistémica . Por lo tanto, un desafío común para los médicos es diferenciar entre heridas contaminadas y colonizadas y heridas con infecciones locales sutiles para ofrecer un tratamiento oportuno antes de que la infección se convierta en un problema más importante. Desafortunadamente, debido a que la inspección clínica por sí sola ha demostrado una precisión inferior al 60% en la identificación de heridas infectadas, existe una necesidad apremiante de identificar complementos de diagnóstico que puedan ayudar a lograr mejores resultados.

Tradicionalmente se utiliza una evaluación microbiológica de la herida y de las zonas perilesionales para descartar la presencia de infecciones. Sin embargo, los cultivos, las técnicas moleculares y otros resultados de diagnóstico convencionales toman tiempo y, en ocasiones, son inaccesibles y costosos. La termografía infrarroja (IRT) se ha mostrado prometedora como herramienta para ayudar a diagnosticar inflamación e infección en heridas y trastornos de la piel, ya que las señales de calor de IRT han mostrado un alto grado de correlación con cambios inflamatorios en la piel y procesos infecciosos profundos.

No obstante, si bien los cambios térmicos indican inflamación como indicador de infección, estos cambios no pueden usarse para diagnosticar la presencia de un proceso infeccioso. Otra tecnología en el punto de atención que ha demostrado un gran potencial para identificar procesos infecciosos sutiles es el uso de luz violeta para provocar fluorescencia bacteriana (BF) en las heridas. Cuando hay biocargas de heridas <10 4 -10 5 bacterias presentes en las heridas, BF se puede utilizar para identificar su presencia como una señal roja para organismos productores de porfirina o una señal cian para aquellas bacterias que producen pigmentos de pioverdina, con una precisión de aproximadamente 70%. Sin embargo, cabe señalar que la BF solo puede identificar bacterias presentes en la superficie de las heridas, ya que esta tecnología de imágenes solo penetra <1,5 mm en los tejidos, por lo que pasa desapercibida cualquier contaminación bacteriana más profunda o infecciones debidas a otros agentes, como los hongos. Por lo tanto, a pesar de los resultados prometedores que han demostrado estas tecnologías para evaluar la presencia de infecciones de heridas, su uso por sí solo tiene deficiencias importantes y no se ha explorado el uso combinado de IRT y BF.

El Swift Ray 1 (Swift Medical, Toronto, ON) es un novedoso dispositivo de imágenes hiperespectrales (HSI) en el punto de atención que permite la adquisición de imágenes de grado médico a través de un teléfono inteligente. HSI adquiere un conjunto de datos de imágenes multidimensionales (una dimensión por modalidad de imagen), llamado hipercubo, que proporciona información de diagnóstico sobre la fisiología, morfología y composición del tejido. El dispositivo Ray 1 está equipado con sensores infrarrojos de onda cercana y larga, fuentes de luz violeta y LED de rango visible, lo que permite la adquisición simultánea de imágenes de luz visible, IRT y BF como un hipercubo. También se integra en la aplicación Swift Skin and Wound (Swift Medical, Toronto, ON), lo que permite una medición precisa del área de la herida, la cuantificación de la temperatura y la cuantificación del área de fluorescencia. Bajo la hipótesis de que, a través del análisis de los datos HSI adquiridos con el dispositivo Ray 1, las heridas pueden clasificarse como sin respuesta inflamatoria asociada, con respuesta inflamatoria o infectadas, el objetivo de este estudio fue analizar una serie de imágenes HSI de pacientes para determinar si existen diferencias en las imágenes entre heridas infectadas y no infectadas.

Antecedentes

Los signos y síntomas clínicos (CSS) de infección son una parte estándar del cuidado de heridas, sin embargo, pueden tener baja especificidad y sensibilidad, que pueden variar aún más debido al conocimiento, la experiencia y la educación del médico. La fotografía de heridas se está adoptando cada vez más para apoyar el cuidado de las heridas. La termografía se ha estudiado en la literatura médica para evaluar los signos de perfusión e inflamación durante décadas. La fluorescencia bacteriana ha surgido recientemente como una herramienta valiosa para detectar una alta carga bacteriana en las heridas. La combinación de estas modalidades ofrece una posible herramienta de detección objetiva de infección de heridas.

Métodos:

Un estudio prospectivo multicéntrico de 66 pacientes ambulatorios que recibieron atención de heridas utilizó imágenes hiperespectrales para recopilar imágenes de luz visible, termografía y fluorescencia bacteriana. Las heridas se evaluaron y examinaron utilizando la lista de verificación del Instituto Internacional de Infección de Heridas (IWII) para CSS de infección. Se realizó un análisis de componentes principales en las imágenes para identificar heridas que se presentaban como infectadas, inflamadas o no infectadas.

Resultados:

El modelo pudo predecir con precisión las tres clases de heridas (infectadas, inflamadas y no infectadas) con una precisión del 74%. Se desempeñaron mejor en heridas infectadas (100% de sensibilidad y 91% de especificidad) en comparación con heridas no inflamadas (sensibilidad de 94%, especificidad de 70%) e inflamadas (85% de sensibilidad, 77% de especificidad).

Figura El dispositivo de imágenes hiperespectrales Ray 1. El dispositivo de imágenes Ray 1 es una cámara hiperespectral de bolsillo diseñada para colocarse sobre la lente de la cámara de un teléfono inteligente y conectarse de forma inalámbrica a la aplicación Skin and Wound de Swift Medical. Una vez conectada, la cámara permite la adquisición simultánea de: imágenes de luz visible que pueden usarse para inspección clínica, medición del área de la herida y la identificación automatizada de tipos de tejido presentes en la herida; imágenes térmicas infrarrojas para la evaluación de patrones vasculares e inflamatorios; e imágenes de fluorescencia bacteriana para la evaluación de la carga biológica bacteriana en heridas, como en la viñeta que se presenta en la parte inferior de la figura.

Discusión:

La combinación de múltiples modalidades de imágenes permite la aplicación de modelos para mejorar la evaluación de heridas. La detección de infecciones mediante signos y síntomas clínicos (CSS) es vulnerable a la interpretación subjetiva y la variabilidad según la educación y las habilidades de los médicos.

Permitir que los médicos utilicen imágenes hiperespectrales en el lugar de atención puede permitir la detección e intervención más tempranas de infecciones, lo que posiblemente prevenga retrasos en la cicatrización de heridas y minimice los eventos adversos.

Comentarios

Es muy difícil para los médicos identificar una herida que se está infectando. Los signos y síntomas clínicos son imprecisos y los métodos para identificar bacterias pueden llevar mucho tiempo y ser inaccesibles, por lo que el diagnóstico puede ser subjetivo y depender de la experiencia del médico. Pero la infección puede detener la curación o propagarse al cuerpo si no se trata rápidamente, poniendo en grave peligro la salud del paciente. Un equipo internacional de científicos y médicos cree tener la solución: un dispositivo que se ejecuta desde una aplicación de teléfono inteligente o tableta, que permite obtener imágenes avanzadas de una herida para identificar una infección.

"El cuidado de las heridas es una de las amenazas más costosas y pasadas por alto para los pacientes y nuestro sistema de atención médica en general", dijo Robert Fraser de Western University y Swift Medical Inc., autor correspondiente del estudio publicado en Frontiers in Medicine. "Los médicos necesitan mejores herramientas y datos para atender mejor a sus pacientes que sufren innecesariamente".

Arrojando luz sobre las lesiones

Los científicos desarrollaron un dispositivo llamado Swift Ray que se puede conectar a un teléfono inteligente y al software Swift Skin and Wound. Esto puede tomar fotografías de grado médico, imágenes de termografía infrarroja (que miden el calor corporal) e imágenes de fluorescencia bacteriana (que revelan bacterias usando luz violeta).

Ninguna de estas imágenes sería suficiente para identificar una infección por sí sola. La inspección clínica tiene poca precisión, al igual que la termografía que mide los cambios de calor causados ​​por inflamación e infección. La fluorescencia bacteriana solo puede observar la superficie de una herida, que está naturalmente contaminada con bacterias, por lo que se necesitan métodos adicionales para diferenciar entre la contaminación y una herida infectada.

"La investigación ha demostrado que las imágenes bacterianas ayudan a guiar el trabajo de los médicos para eliminar el tejido no viable, pero no pueden identificar la infección por sí solas", explicó el Dr. José Ramírez-García Luna del Centro de Salud de la Universidad McGill, primer autor del estudio. "La termografía proporciona información sobre los cambios inflamatorios y circulatorios que ocurren debajo de la piel".

Los científicos intentaron combinar estas modalidades para crear un método que no necesitara múltiples dispositivos costosos, superara las debilidades de cada método de imágenes y pudiera proporcionar una medida objetiva de la curación de heridas.

Para probar su dispositivo, reclutaron a 66 pacientes heridos. Sus heridas no mostraban signos de que la infección se estuviera propagando más, no contenían cuerpos extraños y no habían sido tratadas previamente con antibióticos o factores de crecimiento. Las heridas de los pacientes se descubrieron, se limpiaron y se secaron antes de tomar las imágenes y luego se cuidaron como de costumbre.

Una imagen de salud

Las imágenes fueron revisadas por un investigador que no estuvo presente en el proceso de cuidado de la herida. Se identificaron cuatro patrones.

Las heridas que no estaban más calientes que la piel sana y no había fluorescencia bacteriana se consideraron "no inflamadas", mientras que las heridas que eran ligeramente más cálidas que la piel sana y no tenían fluorescencia bacteriana o tenían una ligera fluorescencia se consideraron "inflamadas". Los dos últimos patrones (heridas sustancialmente más calientes, con o sin fluorescencia bacteriana) fueron designados como "infectados", porque todos los médicos que habían examinado estas heridas las habían considerado infectadas.

De las 66 heridas, 20 se consideraron no inflamadas, 26 inflamadas y 20 infectadas.

Los investigadores realizaron un análisis de componentes principales y utilizaron un algoritmo para ver si un modelo de aprendizaje automático podía identificar con precisión estas diferentes categorías de heridas. Descubrieron que el modelo podía identificar muy bien los tres, con una precisión general del 74%. Al diferenciar entre heridas infectadas y no infectadas, el modelo identificó correctamente el 100 % de las heridas infectadas y el 91 % de las no infectadas.

Una nueva herramienta en el maletín

Los investigadores señalaron que las imágenes siempre deben considerarse en su contexto médico. Por ejemplo, una herida que está lo suficientemente fría como para clasificarla como no inflamada podría tener un suministro de sangre limitado, comprometiendo la curación.

Pero debido a que Swift Ray combinado con el software Swift Skin and Wound permite a los médicos combinar múltiples modalidades de identificación de infecciones, aumenta las herramientas disponibles sin exigir el uso de varios dispositivos costosos. En el futuro, podría permitir garantizar un diagnóstico rápido y preciso para cada paciente herido y permitir evaluaciones de telemedicina más efectivas.

"Este fue un estudio piloto y se planean estudios de seguimiento", advirtió Fraser. "En el futuro, se requerirá que las poblaciones de pacientes con más tipos de heridas validen entre poblaciones".