Retos y oportunidades de imagenología de composición corporal en obesidad

La obesidad afecta a más de 300 millones de personas a nivel mundial. Las consecuencias a la salud pública son enormes, pues la obesidad conlleva un riesgo dramáticamente elevado de comorbilidades devastadoras como hipertensión, diabetes, enfermedad cardiovascular, enfermedad hepática, enfermedad de la vesícula biliar, desórdenes musculoesqueléticos y varios tipos de cáncer, en todos los grupos de edad. Sin embargo, hay una apreciación en desarrollo de que no todos los individuos obesos y no todos los tipos de adiposidad confieren un riesgo equivalente.

Adicionalmente, aunque la evidencia indica una intrincada relación entre genotipo, etnicidad, composición corporal y riesgo cardiometabólico, los métodos actuales para caracterizar la composición corporal no se han mantenido a la par con las necesidades de clínicos e investigadores.

Composición corporal y riesgo metabólico

El riesgo cardiometabólico relacionado a la obesidad es valorado frecuentemente calculando el índice de masa corporal (BMI, por sus siglas en inglés), mediciones antropométricas tales como circunferencia de cintura y cadera, u otros indicadores substitutos de la adiposidad total. Aunque estas técnicas son útiles en la práctica clínica para filtrar a los pacientes con riesgo de enfermedades y en las grandes poblaciones para determinar asociaciones con el riesgo de comorbilidades, especialmente cuando se consideran edad y género, existen limitaciones significativas. Por ejemplo, los datos del Tercer Sondeo Nacional para el Examen de la Salud y la Nutrición (NHANES III, por sus siglas en inglés) en los Estados Unidos, muestra que los valores límite de circunferencia de cintura que corresponden al rango de BMI que indica sobrepeso y obesidad, así como el riesgo de enfermedad cardiovascular, difieren de acuerdo a la etnicidad. Esto es, mientras los valores de circunferencia de cintura asociados con las categorías de BMI de sobrepeso y obesidad para las mujeres caucásicas, negras e hispanas parecen similares, los valores correspondientes de circunferencia de cintura son más bajos en los hombres negros e hispanos cuando se comparan con los hombres caucásicos.

Adicionalmente, estas técnicas son frecuentemente no confiables para la estimación del porcentaje individual de grasa corporal. Tampoco pueden valorar la cantidad, tipo (subcutáneo, visceral, intersticial o médula amarilla) y distribución del tejido adiposo. Por tanto, las herramientas clínicas disponibles no identifican cuales componentes de la composición corporal son los objetivos (targets) más importantes clínica o científicamente.

En consecuencia, los estudios de imagenología han sido críticos en la determinación de que la distribución de tejido adiposo en sitios abdominales centrales (tejido adiposo intra-abdominal o visceral -VAT, por sus siglas en inglés-) es importante en la promoción de riesgo de inflamación, resistencia a la insulina y dislipidemia asociados con el desarrollo de comorbilidades, así como en la mortalidad. Sin embargo, permanecen varias cuestiones importantes. Por ejemplo, existe interés científico en un entendimiento más completo sobre las diferencias metabólicas, fisiológicas y patofisiológicas entre grupos étnicos y del ciclo de vida, así como una clara comprensión del subjuego de individuos con sobrepeso/obesos que tienen altos BMI y porcentaje de grasa corporal sin las otras características del síndrome metabólico, como el fenotipo “metabólicamente sano pero obeso”. Afortunadamente, varias técnicas de medición de la composición corporal están siendo utilizadas en la investigación sobre la obesidad, que prometen mejorar nuestro conocimiento de los conceptos biológicos existentes y generar nuevas hipótesis.

Necesidad de avance en las técnicas de composición corporal

La necesidad de herramientas superiores que proporcionen una medición directa de la composición corporal es más aparente cuando se comparan no solamente diferencias en composición corporal y riesgo cardiometabólico por factores demográficos como género, edad y etnicidad. Por ejemplo, al comparar hombres con mujeres, está bien establecido que las mujeres poseen más grasa total (tejido adiposo), menos musculo total (tejido magro) y una mayor cantidad de tejido adiposo total en el tronco inferior y en la región pélvica. Sin embargo, cuando se ajusta por BMI, los hombres tienen mayor adiposidad visceral y hepática. Claramente, estas disparidades en la distribución de tejido adiposo confieren diferentes riesgos de enfermedad.

También existen diferencias en la composición corporal y en el perfil metabólico dentro de los géneros, un efecto más pronunciado en mujeres para quienes ocurren diferencias significativas en el ciclo vital. Aunque las mujeres en sus veintes y treintas tienden menos a ser obesas, las mujeres que han llegado o pasado la menopausia tienen VAT incrementado. Adicionalmente, entre mujeres de todos los grupos de edad (adolescentes, premenopáusicas y postmenopáusicas) se ha demostrado que aquellas que tienen una mayor proporción de adiposidad en el cuerpo superior tienen mayor posibilidad de ser dislipidémicas, intolerantes a la glucosa, hiperinsulinémicas y resistentes a la insulina que aquellas con mayor proporción de adiposidad en el cuerpo inferior. Aunque estos perfiles de riesgo fueron determinados por absorciometría de rayos-X de energía dual (DXA o DEXA, por sus siglas en inglés), las limitaciones en esta tecnología incluyen la inhabilidad para diferenciar el tipo de tejido adiposo.

Adicionalmente, se han identificado diferencias raciales y étnicas en la composición corporal de hombre y mujeres. En efecto, la relación entre adiposidad abdominal y riesgo metabólico vio la luz a partir de estudios que utilizaron barrido por tomografía computarizada (CT, por sus siglas en inglés) de corte único de hombres japonés-americanos quienes, a pesar del BMI bajo, tenía tanto VAT elevado como resistencia a la insulina. Interesantemente, en un estudio utilizando imagenología por resonancia magnética (MRI, por sus siglas en inglés) multicorte de cuerpo completo, no se detectaron diferencias en VAT entre hombres asiático-americanos y caucásicos después de ajustar para edad y grasa corporal total. En contraste, las mujeres asiático-americanas (más de 30 años de edad) presentaron una mayor proporción de VAT comparadas con las mujeres caucásicas. Estudios previos también demuestran diferencias en las características de adiposidad entre los negros (afroamericanos) y los caucásicos; por ejemplo, las mujeres afroamericanas tienen menos VAT y, por lo tanto, mayor tejido adiposo subcutáneo (SAT, por sus siglas en inglés) en el cuerpo superior que las mujeres caucásicas, pero tienden a ser más resistentes a la insulina. De hecho, los afroamericanos tienen peores perfiles de enfermedad cardiometabólica en general, una mayor incidencia de hipertensión, dos veces la prevalencia de diabetes, y 2-3 veces mayores incidencias de enfermedad arterial coronaria e infarto. Aun así, la obesidad mayor en el cuerpo superior está asociada con mortalidad en los caucásicos pero no en los afroamericanos. Por lo tanto, las disparidades raciales en obesidad y sus comorbilidades están relacionadas no solamente a la localización anatómica de la grasa o simplemente a la proporción relativa de VAT a SAT. Esta discrepancia ha sido reconocida en los ajustes que recientemente se han hecho a los valores límites de circunferencia de cintura para incluir diferencias por raza y etnicidad para el riesgo cardiovascular.

En general, la síntesis de los hallazgos publicados sugiere que aunque el número de hallazgos potencialmente importantes es evidente, aún debe surgir una explicación mecanística unificadora. Se hipotetiza que esta brecha en la base de evidencia puede estar relacionada a las fortalezas y debilidades relativas de las técnicas de composición corporal que pueblan la literatura. Así, métodos más sensibles para cuantificar metabólicamente los depósitos adiposos activos, prometen mejorar los estudios mecanísticos y nuestra comprensión de los resultados observados.

Más allá del tejido adiposo: grasa ectópica

Mientras que a masa adiposa absoluta, y tal vez el VAT más insulino-resistente, confiere un riesgo metabólico significativo, la acumulación de grasa en los tejidos no adiposos (lípidos dentro del músculo esquelético y órganos como hígado, páncreas y corazón), para la cual la cuantificación in vivo ha sido lograda mejor con herramientas avanzadas como la espectroscopia por resonancia magnética (MRS, por sus siglas en inglés), se reconoce cada día más como un mediador de la resistencia a la insulina y la inflamación. De hecho, en la obesidad, la asociación entre el lípido intramiocelular y la resistencia a la insulina es más fuerte que con el VAT. Es también notorio que en estados de masa tisular adiposa reducida, como la lipodistrofia, hay un incremento en la grasa ectópica, resistencia a la insulina y diabetes.

En conjunto con el enfoque en el lípido intramiocelular, un nuevo depósito de grasa que existe entre los paquetes musculares y debajo de la fascia muscular, llamado tejido adiposo intermuscular (IMAT, por sus siglas en inglés) puede también revelar información metabólica significativa. Interesantemente, los afroamericanos, quienes tienen más músculo esquelético que los caucásicos, también parecen tener una mayor cantidad de IMAT. Esta disparidad en grasa ectópica aparece más pronunciada en niveles más altos de adiposidad. Por tanto, es concebible que un incremento en el músculo esquelético y en el volumen de IMAT, al menos parcialmente dé cuenta de las diferencias observadas entre etnicidades en la respuesta de la insulina a la glucosa. Sin embargo, el grado al cual IMAT funciona en el surgimiento de la resistencia a la insulina todavía debe ser investigado a profundidad. Se ha sugerido que un completo entendimiento del papel de IMAT en la salud y en la enfermedad surgirá como una consecuencia de métodos mejorados para cuantificar este depósito de lípidos.

Similarmente importante, la acumulación de grasa intrahepática tiene serias implicaciones debido a su papel en la patogénesis de la resistencia a la insulina, dislipidemia, esteatosis, esteatohepatitis y la progresión hacia la diabetes, enfermedad cardiaca coronaria y falla hepática. Aunque el estándar dorado actual para el diagnóstico del hígado graso es la biopsia hepática, hay actualmente esfuerzos intensivos para estandarizar tanto los métodos CT como los MRI para cuantificar la grasa hepática. Por supuesto, MRS también ha sido utilizada para entender el metabolismo de lípidos en el hígado. Sin embargo, una de las limitaciones de las metodologías de imagenología actuales, y una importante oportunidad para mejorar la base de evidencia científica, sería la habilidad para incorporar mediciones de la grasa ectópica más ampliamente en los ambientes clínicos y de investigación.

Cambios en la composición corporal durante la disminución de peso

Pocos estudios han investigado cómo la disminución de peso influye en la composición corporal. Un modelo clásico por Forbes predice que durante la pérdida voluntaria de peso, la proporción relativa de pérdida de masa corporal sería aproximadamente 80% grasa y 20% masa de tejido magro. La composición de pérdida de masa corporal es posiblemente influenciada por muchos factores, incluyendo genética, género, etnicidad, edad, grado de déficit de energía, composición dietaria de macronutrimentos y utilización de substrato, estatus hormonal, grado y tipo de actividad física, estados comórbidos de enfermedad y tal vez el tipo de intervención de pérdida de peso (dietaria, farmacéutica o quirúrgica). Por ejemplo, se espera que mientras los hombres perderían proporcionalmente más masa magra comparados con las mujeres, también perdería más VAT. En respuesta a la restricción energética, se ha observado también que las mujeres caucásicas pierden aproximadamente 50% más VAT y menos SAT que las afroamericanas, a pesar de una disminución similar total en peso. Intrigantemente, no se han observado diferencias significativas entre las mujeres caucásicas y afroamericanas con respecto a mejoras en la sensibilidad a la insulina y en los perfiles lípidos. Aunque este hallazgo parece contrastar con muchos otros datos, sugiere que los beneficios metabólicos de la pérdida de peso no están directamente relacionados a cambios en el cambio relativo en VAT y SAT, pero debe notarse que las mujeres estudiadas tenían sobrepeso, no eran obesas, y premenopáusicas, y no hubo valoración del grado de grasa ectópica y su papel en los resultados medidos.

Con la pérdida involuntaria de peso, como la que ocurre durante enfermedad crónica, lastimaduras o malignidades, hay frecuentemente una aberración en los cambios proporcionales en la composición corporal, dándose una pérdida excesiva de tejido magro, y algunas veces la preservación de la masa de tejido adiposo. Por ejemplo, al estudiar a pacientes con cáncer de cabeza y cuello, con sobrepeso, tratados con quimio-radiación concomitante, se ha detectado una pérdida de masa corporal que es 72% magra y solamente 28% grasa. Adicionalmente, cuando el balance negativo de energía se combina con la reducción en la actividad física, como cuando ocurre con el descanso en cama, los viajes espaciales o algunas veces con el envejecimiento fisiológico, la rotación acelerada de proteína resulta en una mayor pérdida de tejido magro. Desde una perspectiva metabólica, esta disminución en masa magra debería tener la consecuencia detrimental de deterioro en la sensibilidad a la insulina.

En realidad, pocas poblaciones han sido estudiadas de una manera prospectiva con respecto a los cambios relativos en masa de tejido graso vs tejido magro durante la disminución voluntaria o involuntaria de peso, sin mencionar los cambios en el tipo, distribución y localización de la carga lípida. Aunque es de esperarse que la pérdida de peso reduzca la masa grasa y la masa magra de varios depósitos corporales, la base mecanística para dichos cambios, adaptantes o desadaptantes, no ha sido clarificada, y los estudios existentes han utilizado técnicas de marcadores etiquetados con isótopos que no son aplicables fuera de los ambientes de investigación altamente sofisticados. Se ha sugerido que el diseño exitoso de estudios para comprender mejor las interacciones entre la composición corporal y el riesgo cardiometabólico, y aquellos capaces de valorar como un todo la eficacia de las intervenciones de disminución de peso, requiere de técnicas avanzadas que midan no solamente la cantidad y tipo de tejido adiposo sino también su distribución anatómica. Adicionalmente, las técnicas ideales deben ser capaces de cuantificar la grasa ectópica.

Métodos actuales de imagenología

Los métodos de imagenología son considerados como las herramientas más precisas para la medición de tejido adiposo en tejidos y órganos en investigación clínica. Los métodos de imagenología proporcionan información sobre la distribución espacial del tejido adiposo explotando las diferencias en las propiedades de imagen de los diferentes tejidos y órganos, vistos como proyecciones bidimensionales (2D) con barridos DEXA o juegos de datos 2D multicorte o tridimensionales (3D) anatómicos con CT y MRI. Así, diferencias regionales en las propiedades tisulares de absorción de rayos-X o en las características de la señal MRI proporcionan contraste en imágenes que permiten que los tejidos magro y adiposo sean distinguibles y sus volúmenes respectivos sean calculados.

La precisión de los tipos distinguibles de tejido depende del grado de contraste tisular y la resolución espacial inherente a las modalidades de imagenología, que a su vez dependen primariamente de la sensibilidad y velocidad para la adquisición de imágenes. Ninguno de los métodos comúnmente empleados da cuenta de todos los factores que se ha hipotetizado son altamente relevantes para los resultados de interés. Es más, todos los métodos contribuyen con alguna forma de error o tendencia que está usualmente relacionada a presunciones sobre la composición corporal que pueden no mantenerse en los diferentes grupos poblacionales y en los escenarios clínicos.

Se debe reconocer la importancia de categorizar los componentes de la composición corporal en 5 distintos niveles, el nivel atómico, el molecular, el celular, el de sistemas de tejidos y el de cuerpo integro. Mientras que DEXA estima los componentes de la composición corporal a nivel molecular (por ejemplo, masa grasa) CT y MRI valoran los componentes de la composición corporal a nivel de sistemas de tejidos (por ejemplo, tejido adiposo).

Absorciometría de rayos-X de energía dual

Reemplazando la absorciometría de fotón dual (DPA, por sus siglas en inglés) en 1989, DEXA fue diseñado inicialmente para estimar la densidad mineral ósea regional y de cuerpo entero. DEXA utiliza un tubo de rayos-X combinado con un apagador o filtro para generar un flujo mayor de fotones que DPA, dando una mayor precisión y menores tiempos de barrido (escaneo). Los escáneres DEXA típicos están compuestos de una mesa plana en la cual el sujeto descansa en posición supina con un generador de rayos-X bajo la mesa y un detector movible de rayos-X por arriba, que se desliza en la dirección de cabeza a pies. La fuente de rayos-X que se mueve por debajo del sujete emite un haz de lápiz o abanico de rayos-X en 2 niveles de energía, típicamente 40/70 o 43/110 keV (dependiendo del fabricante), lo cual permite los algoritmos para la cuantificación de 2 distintos tipos de tejido.

Mientras un nivel de energía es bien absorbido por el tejido blando, por ejemplo, grasa, el otro es bien absorbido por tejido más denso, por ejemplo, hueso. Así, un barrido DEXA bien adquirido proporciona un estimado razonable de la masa grasa y la masa magra total y regional (tronco, piernas, brazos), utilizando ecuaciones propias basadas en la densidad de tejido y la biofísica de los rayos-X. Dado que la grasa total y regional estimada por DEXA es la suma de todos los elementos grasos del tejido blando, una limitación de DEXA es la inhabilidad para diferenciar el tejido adiposo y, por tanto, la inhabilidad para comparar cantidades o cambios en VAT vs SAT.

Adicionalmente, la región del tronco determinada por DEXA incluye típicamente pecho, abdomen, pelvis y, por lo tanto, una inhabilidad para cuantificar más específicamente los tipos de grasa en compartimientos corporales específicos. Esto puede ser particularmente problemático al estudiar mujeres obesas, pues la determinación de la grasa del tronco por DEXA incluye la grasa pélvica y la de los glúteos, confundiendo así la estimación del riesgo metabólico. Aunque algunos investigadores de la composición corporal delinean la región abdominal central utilizando DEXA, ajustando manualmente los márgenes del tronco para incluir solamente el área entre las vértebras L2 a L4, esta valoración todavía incluye SAT. Es más, se bien conocido que la definición de la región de interés determinada por DEXA es dependiente del operador. Notablemente, con la manipulación de la región de interés, se ha observado que DEXA estima mejor el tejido adiposo abdominal total en los no obesos que en los obesos.

No obstante, el porcentaje de grasa del tronco estimado por DEXA ha sido positivamente correlacionado con VAT determinado por CT en una muestra de 206 mujeres delgadas y obesas. Sin embargo, se han observado correlaciones más débiles, apoyando la hipótesis de que mientras varias técnicas se desempeñan bien a través de poblaciones más grandes, permanece una variabilidad intraindividual significativa. En otro estudio, la grasa estimada por DEXA fue correlacionada con la cuantificación de tejido adiposo por MRI, pero en 877 adultos con VIH y 260 sanos, DEXA sobreestimó significativamente la masa grasa total y regional. Importantemente, a medida que la cantidad de masa grasa total se incrementó (mayor adiposidad) las sobreestimaciones de DEXA fueron proporcionalmente mayores, lo que confundiría la valoración del riesgo metabólico.

Los mecanismos explicando algunas de estas limitaciones de DEXA incluyen la variación basada en la profundidad del tejido siendo analizado. Parece ser que el espesor anteroposterior de un sujeto a ≤ 20 cm no viola la presunción de densidad en la que están basados los algoritmos de DEXA, y así, a este espesor, la sobreestimación de masa grasa fue ≤ 4% y la sobreestimación de masa magra fue ≤ 2%. Sin embargo, a mayor espesor corporal, DEXA proporciona un error mayor. Esta es una importante consideración pues la mayoría de los sujetos obesos tendrán un espesor anteroposterior mayor a 20 cm.

Similarmente, la determinación de la masa de tejido blando magro por DEXA (técnicamente masa magra) sufre limitaciones. Como la masa magra en las extremidades es principalmente músculo, la masa magra derivada de DEXA puede predecir masa de músculo esquelético, aunque las cantidades son sobreestimadas, posiblemente porque DEXA requiere la presunción potencialmente imprecisa de que hay una proporción fija de masa muscular en las extremidades. Por tanto, en una población heterogénea de sujetos con diferente composición corporal, esta presunción podría confundir la precisión de la determinación de masa de musculo esquelético.

Otra presunción fundamental es que el tejido blando está normalmente hidratado (ya que DEXA no estima el contenido corporal de agua). Sin embargo, la presencia de subhidratación o sobrehidratación  es común en estados de enfermedad aguda y crónica, incluyendo la obesidad, y dentro de ciertos grupos de ciclo vital, tales como niños jóvenes y adultos mayores. Se ha estimado que el cambo del 5% en el contenido de agua en la masa magra influencia las estimaciones DEXA de grasa corporal en 2.5%. Aun bebiendo agua antes del escaneo puede incrementar los estimados de masa total y masa magra.

Por lo tanto, dependiendo del fabricante, equipo, software y operador, los diferentes dispositivos DEXA muestran diferencias en la valoración del contenido mineral óseo en ± 19%, la masa grasa en ± 7% y la masa magra en ± 4%. No obstante, la amplia disponibilidad y el gasto relativamente bajo de DEXA comparada con herramientas de imagenología más sofisticadas como CT o MRI aseguran que DEXA continúe siendo importante para valorar la composición corporal en la salud y en la enfermedad, y por lo tanto, es científicamente importante comprender sus relativas limitaciones.

Mediciones anatómicas más directas tanto del tejido adiposo como del tejido esquelético incluyen a CT y MRI, siendo ambas capaces de diferenciar (resolver –de resolución) el tejido adiposo del no adiposo, aunque no son utilizadas típicamente para detectar la carga lípida dentro del músculo a menos que se agreguen al procedimiento métodos espectroscópicos. Una ventaja clave de estas técnicas de imagenología en la composición corporal y la investigación en obesidad es la habilidad para valorar in vivo el tipo y distribución de tejido y el potencial futuro para determinar la composición de órganos.

Barrido por tomografía computarizada

Los sistemas CT están típicamente compuestos de una unidad cilíndrica que contiene una fuente tubo de rayos-X rotando en un plano perpendicular al sujeto. Los individuos entran al sistema en una mesa movible que viaje a través de la abertura pórtico. El diámetro finito de la abertura pórtico puede limitar el tamaño de los sujetos que pueden ser escaneados. Como DEXA (aunque a dosis de radiación mucho más elevadas) la fuente de rayos-X produce un haz en forma de lápiz o abanico que pasa a través del cuerpo. La aplicación de CT a la composición corporal fue demostrada por primera vez en 1979, cuando el área de corte de la masa muscular de la mitad del brazo fue cuantificada en personas que iban del 60% al 120% del peso corporal ideal. Durante los 1980s, la investigación sobre la composición corporal avanzó un poco más cuando CT fue utilizado para cuantificar el tejido adiposo. Estos estudios iniciales utilizaron una técnica de corte único típicamente al nivel del ombligo, aunque en la actualidad las técnicas utilizadas con mayor frecuencia son las de multicorte.

Los barridos por CT típicamente generan múltiples imágenes anatómicas 2D que pueden forman volúmenes contiguos o no contiguos de imágenes 3D a una alta resolución a partir de los cuales la diferencia en densidad entre el tejido adiposo y el tejido no adiposo puede ser cuantificada usando análisis de imagen de segmentación de tejido. A partir de una imagen CT, el tipo de tejido puede ser distinguido o segmentado, basado en el número CT, el cual representa la densidad de electrones del tejido dentro de un elemento de volumen (voxel, como se le conoce) particular. Los números CT son expresados en una escala que utiliza unidades Hounsfield (HU, por sus siglas en inglés), en donde HU=0 para el agua y HU=-1,000 para el aire. Los números CT para el tejido adiposo van de -190 a -30 HU, mientras que los números CT para el tejido magro van de 30 a 100 HU. Por tanto, CT proporciona tanto una resolución espacial exquisita como de tipo de tejido.

Una vez segmentada (manual o automáticamente) el área de tejido puede ser calculada utilizando dimensiones conocidas en plano de la imagen CT y el volumen de tejido puede ser calculado usando el espesor del corte y la distancia entre cortes. Para un juego contiguo de cortes, el cálculo del volumen para cada par adyacente de cortes puede ser sumado para obtener un volumen total. El tejido adiposo total puede ser estimado utilizando valores de densidad disponibles en la literatura, por ejemplo 0.923 kg dm-3. Estudios recientes han demostrado una excelente reproducibilidad intra-observador e inter-observador de la cuantificación de VAT y SAT basada en CT.

Aunque CT es excelente para segmentar el tejido adiposo del tejido no adiposo, es incapaz de detectar la grasa ectópica. Es más, puede haber errores significativos asociados con la estimación de los márgenes de tejido y órgano y la reconstrucción de datos volumétricos a partir de juegos de datos multicorte 2D no contiguos. Aunque un protocolo de cuerpo entero incorporando 28 cortes posicionados en localizaciones específicas ha sido reportado, el tiempo requerido para el post-procesamiento de la imagen puede ser substancial para la adquisición de multicortes, tomando hasta 3 horas analizar 28 cortes.

Más importante aún, la cantidad de exposición a la radiación de CT limita su uso en la recolección longitudinal de datos, en donde serían necesarias mediciones seriales, y en poblaciones vulnerable, como niños en crecimiento y mujeres en edad fértil. Los protocolos típicos han limitado el número de cortes de imagen para minimizar la exposición a la radiación. En efecto, la seguridad de la exposición a la radiación en CT ha recibido un alto escrutinio de los científicos, debido al riesgo potencial de daño por radicales libres y cáncer a partir de las dosis de radiación, que variarían en la medición de la composición corporal entera dependiendo del tamaño del sujeto y el tipo de equipo CT utilizado. Aunque no se han completado grandes estudios epidemiológicos que establezcan el riesgo relativo, la recomendación generalizada es substituir CT con MRI, cuando esto sea posible.

Imagenología por resonancia magnética

La utilidad de MRI para valorar el tejido adiposo ha sido reconocida por algún tiempo, pero la baja sensibilidad y los retos técnicos, incluyendo la larga duración del escaneo (tiempo de barrido) han limitado su utilización más amplia. Por lo tanto, quienes adoptaron la técnica en un principio han limitado el número de cortes para valorar el tejido adiposo. Esto evolucionó a la colección de múltiples cortes 2D, de los cuales los volúmenes y masas de tejido adiposo y tejido magro del cuerpo entero fueron estimados empleando interpolación lineal a través de cortes consecutivos. El movimiento de unos cuantos cortes hacia la imagen de cuerpo entero avanzó con el reconocimiento en 1998 de que los resultados de corte único de varios depósitos corporales tenían variabilidad significativa en total y en VAT a través del rango de BMI, lo cual no podría ser predicho a partir de la determinación de SAT o la antropometría estándar.

Aunque el contraste en las imágenes CT es generado por diferencias en las propiedades de absorción de rayos-X de los diferentes seguidos, el contraste en los barridos MRI depende de las propiedades MR específicas de cada tejido, tales como la densidad de protones (densidad de átomos de hidrógeno) y los tiempos de relajación longitudinal (T1) y transversal (T2, T2*). Una o más de estas propiedades pueden ser explotadas para generar contraste entre los tejidos magro y adiposo. Por ejemplo, las diferencias en la tasa a la cual la magnetización de protones en grasa y agua regresa al equilibrio luego de la excitación MR (diferencias en las T1 en grasa y agua) llevan a diferencias características en intensidades en la señal MR de la grasa (más brillante) y agua (más obscura) en las imágenes MR cargadas a T1. Este contraste en los escaneos MRI puede ser explotado para proporcionar una mayor discriminación de los tejidos adiposo y magro y para proporcionar estimados mejorados de la carga de lípidos ectópicos.

Recientemente, la medición del tejido adiposo utilizando un protocolo de imagenología de cuerpo completo cargado a T1, fue empleado para correlacionar VAT con la sensibilidad a la insulina en sujetos en riesgo de diabetes tipo 2. En este estudio, la imagenología de cuerpo completo 3D cargada a T1 fue reportada con un tiempo de 20-25 minutos por sujeto. Cuando se prefieren tiempos de barrido más cortos, pueden obtenerse menos cortes para cubrir el cuerpo entero –como en un reporte reciente en el cual cortes de imagen de 10 mm de espesor fueron adquiridos cada 40 mm del cuerpo entero, pero solamente 20% de los datos corporales totales fue capturado.

Dado que MRI no depende de la radiación ionizante, puede ser empleada en grupos poblacionales vulnerables y en estudios longitudinales que requieren mediciones seriales. Las técnicas MRI poseen una reproducibilidad ligeramente superior a la de los barridos CT. Por ejemplo, en adultos sanos que han repetido escaneos durante un periodo de 4 horas, el coeficiente de variación para la valoración de VAT por MRI fue de 10.6%, comparada con el 12.8% con CT. Las mejoras en MRI son evidentes en la valoración más precisa de la variabilidad que ha sido determinada empleando cadáveres humanos y disecciones abdominales, los cuales muestran un apretado coeficiente de variación que va del 2% al 10% para SAT y del 6% al 11% para mediciones del VAT, así como de 0.2% al 2.3% para la medición apendicular de masa de músculo esquelético.

Además de las diferencias en T1, el diferente ambiente químico de los protones en agua y en cadenas de ácidos grasos en los triglicéridos lleva a diferencias pequeñas pero medibles en sus frecuencias de resonancia MRI. Las diferencias en frecuencia de resonancia pueden ser detectadas directamente empleando técnicas espectroscópicas MR e indirectamente con un acercamiento de imagenología conocido comúnmente como el método Dixon. El método Dixon, introducido en 1984, usa adquisiciones repetidas de la señal MRI en desarrollo para capturar imágenes con tiempos de eco cuando las señales de agua y grasa están “en fase” (las señales se adicionan) y “fuera de fase” (las señales se sustraen). El tiempo de eco de la señal MR describe el retraso de tiempo de la adquisición de señal después de la excitación de los protones de grasa y agua con pulsos de radiofrecuencia. Imágenes puras de agua y grasa pueden teóricamente ser reconstruidas a partir de las imágenes de suma y diferencia para obtener imágenes separadas de grasa y agua, respectivamente.

La relación de las señales de grasa a agua en cada punto de la imagen es usada para clasificar el tejido en dicha ubicación como adiposo o magro. Sin embargo, la separación de las señales de grasa y agua usando el método Dixon puede ser confundida por imperfecciones en el campo magnético estático del escáner (inhomogeneidad B0), las cuales causan ambigüedades en la clasificación de la señal MR como grasa o agua y error e la estimación de los volúmenes de tejido adiposo y magro. Adicionalmente, en áreas con aproximadamente iguales intensidades de grasa y agua, la cancelación de la señal puede impedir la estimación de la fracción grasa.

Para atender este problema, el método Dixon ha sido mejorado incrementando el número y modificando el espacio entre las imágenes individuales adquiridas en diferentes tiempos de eco. Junto con otros refinamientos al método Dixon en las últimas 2 décadas, tales como el empleo de espaciado de eco asimétrico optimizado y un modelado detallado de las diferencias en los patrones de la caída de señal MR de los componentes grasa y agua, se han producido estimados más precisos de tejido adiposo y agua dentro de los tejidos.

Dado que algunos protocolos no obtienen imagen del cuerpo entero, están sujetos a varias fuentes de error. Primero, cuando se estudia un depósito corporal, tal como el compartimiento abdominal, un reto práctico es como igualar las posiciones de corte a través de individuos con varias constituciones físicas corporales. Segundo, una vez que se ha establecido un algoritmo posicional, permanece la variabilidad barrido-a-barrido en la precisión de la colocación del corte. Tercero, aún si los cortes fueron perfecta y reproduciblemente posicionados, hay errores significativos asociados con la interpolación de volúmenes en regiones entre cortes no muestreadas. Esto podría ser particularmente problemático en estudios longitudinales, y este artefacto en los volúmenes en interpolación sería particularmente agudo en el compartimiento visceral en donde el tejido adiposo está heterogéneamente distribuido entre otros órganos viscerales.

Mientras que emplea acercamientos biofísicos similares a los de MRI relacionados al cambio químico, MRS separa, caracteriza y registra señales químicas dentro de un voxel único para proporcionar información sobre la composición actual de los químicos o metabolitos dentro de la imagen. Los picos de los metabolitos son identificados por su frecuencia y expresados como un cambio en la frecuencia, relativa a un estándar, típicamente agua, la cual está altamente concentrada en los tejidos humanos. Este llamado cambio químico es expresado en partes por millón (ppm). Así, el agua es localizada en 4.26 ppm, mientras que la señal grasa dominante (de los protones alifáticos) está localizada aproximadamente en 1.25 ppm.

Siendo independiente de la fuerza del campo magnético MR, permite comparaciones de espectros MR obtenidos de sistemas de imagenología de diferentes fuerzas de campo (por ejemplo 1.5T vs 3.0T). El espectro MR de un volumen de tejido contiene picos en frecuencias características de los constituyentes químicos (como agua y grasa). Las áreas relativas de estos picos, luego de la corrección por el número de átomos de hidrógeno por molécula y diferencias en T1, T2, etc., proporciona las concentraciones relativas de las diferentes especies químicas.

En los estudios metabólicos humanos, MRS puede proporcionar mayor especificidad química que MRI, particularmente en tejidos magros (como el hígado), pero esto generalmente viene a costa de la resolución espacial y cobertura anatómica. Adicionalmente, MRS es más sensible a inhomogeneidades del campo magnético y el movimiento (respiratorio, visceral, cuerpo inerte), haciendo de MRS un reto especial cuando se valoran los tejidos intra-abdominales. Por ejemplo, en el caso del páncreas, un órgano de forma irregular con volumen pequeño, el mayor tamaño de voxel requerido para MRS puede comprometer la especificidad de tejido de la medición MRS. Como con MRI, la corrección para artefactos como el movimiento respiratorio utilizando post-procesamiento automatizado, está ahora mayormente disponible. Al final, la información obtenida por MRS es complementaria a la obtenida con MRI, y a medida que evolucionan estos métodos, será ideal el poder ser capaces de extraer ambos tipos de información de un solo juego de datos MR.

Resulta emocionante que avances conceptuales y tecnológicos altamente prometedores, que involucran el muestreo de datos de los compartimientos corporales, y por tanto, eliminan la necesidad de interpolación y minimizan los retos asociados con el posicionamiento, han ocurrido en los últimos 2 años. En 2009, se reportó un método para la valoración completamente automática del tejido adiposo total, una secuencia de adquisición de datos multieco optimizada (una evolución del método Dixon, denominada “imagenología grasa-agua”), y un algoritmo de computadora para el análisis completamente automatizado de los datos para proporcionar mediciones total, visceral y SAT. Dicha segmentación automatizada de los compartimientos de tejido adiposo es críticamente importante para la amplia aplicación de la imagenología grasa-agua por MR. Las estrategias para la segmentación incluyen acercamientos morfológicos y aquellas basadas en un procesamiento de imagen más avanzado tales como la conexión borrosa. La cuantificación del volumen de tejido adiposo adquirida en una base voxel-por-voxel con dichas técnicas es más precisa y robusta.

Perspectiva de la promesa de la imagenología a la obesidad, la composición corporal y los desórdenes metabólicos

La aplicación de nuevos métodos para mejorar la tecnología de imagen hacia la valoración potenciada de la composición corporal humana, promete aumentar nuestro entendimiento de los mecanismos, fisiología y patofisiología de las comorbilidades asociadas a la obesidad. Esto es especialmente crítico en el ambiente actual del cuidado de la salud, de mayor acuidad de cuidado, combinada con disparidades substanciales en el acceso al servicio y a la necesidad de contener el uso de recursos del sector salud. Como la presencia de comorbilidades varía entre los obesos, es de lo más importante ser capaces de identificar y dirigirse hacia aquellos individuos que están en riesgo de diabetes tipo 2 y enfermedad cardiovascular. Los métodos actuales para identificar a estos individuos no han alcanzado la estandarización todavía, y por lo tanto, no existe consenso en criterios específicos para categorizar los fenotipos obesos.

Un método ideal de imagenología, que incorpora las características de ser no invasivo, rápido, sensible y específico, tendría utilidad significativa al atender las limitaciones de las metodologías actuales, discutidas arriba, y mejorar nuestra comprensión del riesgo metabólico en las poblaciones variadas. Es también crítico que dicho método sea conveniente y costeable para su uso tanto en ambientes clínicos como de investigación. Mientras que calcular los costos de DEXA, CT y MRI solamente por la cantidad actual de tiempo invertido en el escaneo, hace estas técnicas comparables, los costos totales continúan significativamente diferentes  debido al tiempo y sofisticación de los métodos necesarios para analizar los datos adquiridos. No obstante, una técnica MRI grasa-agua de mesa móvil que permite la adquisición de un juego entero de datos de cuerpo completo no interpolados, el cual es rápidamente segmentado empleando técnicas automatizadas de análisis y podría ser realizada en equipos corporales estándar de 1.5T o 3.0T en el rango de 30 minutos o menos, podría cubrir esta necesidad, especialmente si el juego de datos adquiridos pudiera también ser utilizado para extraer el tipo de información funcional proporcionada por MRS de la grasa ectópica.

Si la promesa de dichos avances en metodología de la imagenología puede ser alcanzada, acoplar estos datos con mediciones más utilizadas típicamente en la práctica clínica y la investigación, tales como la presión arterial, perfiles lípidos y de enzimas hepáticas, biomarcadores de inflamación (como la proteína c-reactiva de alta sensibilidad y PAI-1), e indicadores del metabolismo de la glucosa y sensibilidad a la insulina, permitiría el desarrollo de modelos más precisos de predicción de riesgo. Con la estandarización, dicho método podría ser utilizado para distinguir diferencias entre sujetos obesos a través de categorías de género, edad, etnicidad y BMI tanto en cantidades, tipos y distribución de tejido adiposo y magro en cualquier depósito corporal. Adicionalmente, y tal vez lo más crítico, dichos métodos podrían ofrecer información crítica sobre la eficacia de la disminución de peso y otras intervenciones diseñadas para reducir el riesgo metabólico, así como incrementar la utilización de la composición corporal en la investigación en obesidad.