Mapas de estadísticos paramétricos (SPM) en medicina nuclear

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Gispert JD, et al. Mapas de estadísticos paramétricos (SPM) en medicina nuclearconsiguiendo así una mayor potencia estadística enlas zonas de menor metabolismo. Esta aproximaciónno implica renunciar a encontrar zonas en las que elmetabolismo cerebral sea mayor en los pacientes queen los controles.Un posible criterio para la elección del mejor métodoconsiste en realizar un análisis SPM con cadauno de ellos, para posteriormente comprobar cuál produceun menor coeficiente de variación en los residuosdel modelo estadístico.Normalización espacialAdemás de la normalización en intensidad, tambiénes necesario efectuar una normalización espacial delos estudios PET o SPECT a analizar. Las imágenesque utiliza SPM como patrón de referencia se construyeronen el Montreal Neurological Institute 7 promediando12 adquisiciones de sujetos sanos en las queel trazador utilizado fue H 215O, resultando de esta manerauna imagen con un contraste distinto al que producela [ 18 F]FDG. No existen estudios que cuantifiquenel error que esta diferencia pueda introducirpero, para intentar minimizarlos, ciertos trabajos proponenutilizar un patrón propio de [ 18 F]FDG-PET, obtenidomediante el promediado de adquisiciones quehan sido previamente normalizadas utilizando el patrónestándar de H 2150. Existen diversos métodos paraefectuar esta normalización 5, 21-23 , otros patrones específicospara determinados tipos de población o paratrazadores concretos 24 y algunos estudios de la influenciade la normalización espacial en el resultadofinal 15, 25-28 . Una problemática similar ocurre en el casode los distintos trazadores disponibles para SPECT,ya que el patrón ha sido construido promediando estudiosde 99m Tc-HMPAO. En casos en los que se sospecheque el uso del patrón pueda ofrecer resultadosinválidos es factible la construcción de un patrón adhoc promediando varios estudios. Además, la imágenesde SPECT presentan una menor informaciónestructural que las imágenes de PET, por lo que es recomendableminimizar el número de parámetros involucradosen la normalización 20 (con la consiguientepérdida de resolución espacial en el análisis estadístico),o bien ayudarse de imágenes de RM para efectuarla normalización, siguiendo el método propuestoen 24, 25 .La normalización espacial tiene como objetivo laadecuación de todas las imágenes de un estudio a unúnico espacio estereotáctico estándar, de modo quepuedan efectuarse comparaciones vóxel a vóxel.Sin embargo, el hecho de que localizaciones cerebralesidénticas efectúen las mismas funciones en distintossujetos es cuestionable en dos sentidos. En primerlugar es bien conocida la capacidad del cerebrohumano para redistribuir funciones alteradas por unapatología o un trauma hacia localizaciones sanas, loque recibe el nombre de plasticidad cerebral 29 . Además,no existen estudios que muestren hasta quépunto es razonable realizar normalizaciones espacialescon gran detalle anatómico, aún en cerebros de sujetosnormales.Sistemas de coordenadasEl sistema de coordenadas empleado para localizarlas observaciones es a veces fuente de confusión.SPM utiliza un sistema de coordenadas construido dela misma forma que el empleado en el atlas de Talairach8 . Se define a partir de las comisuras anteriory posterior, el plano interhemisférico y los límites delcerebro. La confusión proviene del hecho de que elvalor de las coordenadas en milímetros proporcionadopor SPM no es equivalente a las referidas en el citadoatlas, ampliamente utilizado en radiología para identificarla funcionalidad las regiones cerebrales. Estoes debido a que las coordenadas del atlas están referidasal cerebro de una única paciente, mientras quelas de SPM lo están con respecto al patrón estándarpromediado. Aún siendo igual el método de construccióndel sistema de coordenadas, éstas no soniguales, ya que los cerebros en que se basan son distintos.Para evitar la confusión, los autores de SPMrecomiendan referirse a las coordenadas que proporcionaSPM como «coordenadas de un sistema de Talairach»,en lugar de «coordenadas de Talairach».Interpretación de los valores pLa última observación a efectuar sobre SPM se refierea la interpretación estadística de los valores p.Como se dijo anteriormente, se establece a priori unumbral que suele ser de p < 0,05, cuyo significado esel de admitir un falso positivo cada 20 observaciones,en caso de que todas las suposiciones previas seanciertas. De nuevo, esto no suele ocurrir en la prácticaya que es habitual que las regiones con mayor nivel48Rev. Esp. Med. Nuclear, 2003;22(1):43-5354
Gispert JD, et al. Mapas de estadísticos paramétricos (SPM) en medicina nuclearmetabólico, también presenten una mayor varianza,violando la suposición del modelo de igualdad de varianzaen el error residual. Cada vez es más habitualla realización de tests de permutación con remuestreo13, 30 para establecer y validar los umbrales realesde significación de los valores p en cada juegode datos. Estos procedimientos consisten en efectuarrepetidamente el test estadístico reasignando aleatoriamentesujetos a cada grupo (bootstrap), o bien eliminandoaleatoriamente un cierto tanto por ciento desujetos de cada grupo (jacknife). Aún teniendo encuenta todas estas precauciones, la interpretación delos valores p sigue siendo conflictiva. Un nivel de paceptado como verdaderamente significativo deberíaestar además respaldado por una hipótesis plausible,basada en el conocimiento acerca del funcionamientode los mecanismos biológicosinvolucrados, que permita explicar los resultados obtenidosde forma coherente con la literatura previaacerca del tema bajo estudio. Una interesante disertaciónsobre la interpretación de los valores p puedeser encontrada en 31 . Una aproximación sistemáticaa este problema podría consistir en la distinción entrediferentes niveles de evidencia (LOE, Levels ofEvidence) ordenados de mayor a menor fiabilidad:los niveles de evidencia 1 y 2 corresponderían a valoresde p corregidos menores que p = 0,05, estadísticamentesignificativos per se, mientras que encasos de valores de p sin corregir inferiores a p =0,001 (nivel de evidencia 3), es necesario un sólidosoporte bibliográfico o hipótesis biológica que losavale. Es necesario tener presente que un valor de pno corregido de p = 0,001 es mucho menos estrictoque uno corregido de p = 0,05.CONCLUSIÓNEn conjunto, el programa SPM constituye una herramientamuy potente para el análisis de neuroimágenes.SPM se está estableciendo como el estándarde facto para el análisis estadístico de estudios de medicinanuclear (PET y SPECT) y es una opción tambiénmuy utilizada en estudios funcionales por resonanciamagnética.Las normalizacion de las imágenes, tanto espacialcomo en intensidad, es indispensable cuando se deseaefectuar estudios estadísticos inter-sujeto. El hechode que no exista un consenso universal acerca decuál de las múltiples posibilidades es la más adecuadapara cada caso, incide negativamente en la reproducibilidadde los estudios de neuroimágenes funcionales.En aras de la repetibilidad de los experimentos,sería de gran importancia reflejar en los artículostodos los valores elegidos para los parámetros involucradosen cada uno de los pasos de preproceso.La interpretación de los resultados obtenidos es decrucial importancia ya que, bajo una aparente facilidadde uso, SPM está fundamentado en una complejateoría matemática que sólo es válida bajo una seriede requisitos de obligado cumplimiento, que condicionancompletamente las conclusiones del estudioestadístico. En muchas ocasiones, se requiere del desarrollode herramientas externas para realizar comprobacionesacerca de estos supuestos teóricos o paraefectuar procedimientos que no están implementadosen el programa original (fig. 2). Otro aspecto claveconsiste en la estrecha relación entre la significaciónestadística y la existencia de estudios previos que repliquenlos resultados obtenidos, así como la plausibilidadbiológica de éstos.Por todo ello, la interpretación de los resultados deun estudio mediante SPM requiere de la colaboraciónde expertos en dos campos tan distintos como son lamatemática (no solamente la estadística) y la medicina.Sin una colaboración estrecha entre ellos es difícilla obtención de conclusiones realmente fiables.ANEXOAnálisis estadísticoEn esta etapa es posible efectuar un amplio abanicode estudios estadísticos, como test t de Student,ANOVA, regresiones simples y múltiples, etc. Todosestos tipos de análisis estadístico se engloban en SPMbajo una única formulación, la del modelo lineal general(General Linear Model o GLM) 2, 10 . La formulacióndel GLM resulta algo más compleja que la delos modelos parciales pero, a cambio, permite diseñartodos los estudios estadísticos paramétricos. Laformulación del GLM se basa en dos conceptos: lamatriz de diseño y los contrastes.Un hecho importante, a menudo olvidado, es quetodo estudio estadístico parte de una hipótesis a prioriacerca de las razones o causas (comúnmente llamadas«efectos» en la terminología de SPM) queprovocan el comportamiento observado en las imágenesPET. Por lo tanto, no se puede esperar que SPM55Rev. Esp. Med. Nuclear, 2003;22(1):43-5349
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