AI-meting van myosteatose in hart-CT voorspelt COPD

Een internationale studie, waaraan onder andere het UMC Groningen meewerkte, onderzocht of kunstmatige intelligentie (AI) kan bijdragen aan het vroegtijdig identificeren van patienten met een verhoogd risico op COPD via aanvullende metingen van myosteatose op coronair calcium (CAC) CT-scans. In de prospectieve analyse werden baseline CAC-CT-scans gecombineerd met twintig jaar follow-upgegevens van 5.535 deelnemers (gemiddelde leeftijd 62,2 jaar; 47,6% mannen). Myosteatose werd bepaald door de dichtheid van spieren op de CT-scans te meten in Hounsfield Units (HU), waarbij lage waarden wijzen op vet of lucht en hogere waarden op spier of bot.

Voor het kwantificeren van longemfyseem werd een AI-gedefinieerde biomarker gebruikt op basis van het percentage longvoxels onder −950 HU. COPD-diagnoses werden geidentificeerd via ziekenhuisontslaggegevens. Tijdens de follow-up kregen 396 van de 5.535 deelnemers (7,1%) een COPD-diagnose.

AI-gedetecteerde myosteatose in de thoracale spieren bleek een sterkere onafhankelijke voorspeller van toekomstige COPD dan AI-gedetecteerd longemfyseem: de ongecorrigeerde HR's waren 5,98 voor myosteatose en 2,12 voor longemfyseem. Na correctie voor bekende risicofactoren, waaronder leeftijd, geslacht, rookstatus, BMI, astma, fysieke activiteit, ontstekingsmarkers en insulineresistentie, bleef de associatie significant, met HR's van 2,74 en 1,50. Volgens de onderzoekers zijn aanvullende AI-metingen van spiervervetting op routinehart-CT-scans een waardevolle voorspeller van toekomstige COPD, wat kansen biedt om longziekten vroegtijdig te signaleren, zelfs zonder duidelijke respiratoire klachten.