Simulación de campo eléctrico específico para pacientes en electroquimioterapia de metástasis espinales

Resumen

Este protocolo describe un flujo de trabajo completo y reproducible para la simulación y validación específica del campo eléctrico de cada paciente y la validación de la electroquimioterapia (TEC) para la metástasis espinal. El flujo de trabajo integra imágenes multimodales, segmentación semiautomática y manual, modelado de conductividad tisular, simulación lineal de campos eléctricos por elementos finitos y validación experimental mediante análisis de solapamiento de necrosis basado en resonancia magnética post-procedimiento.

Resumen

La electroquimioterapia (TEC) combina la administración de agentes citotóxicos con pulsos eléctricos de alto voltaje que permeabilizan transitoriamente las membranas celulares tumorales y aumentan la absorción intracelular de fármacos. Esta técnica mínimamente invasiva y no térmica es especialmente adecuada para tumores situados cerca de estructuras críticas, donde la cirugía, la radioterapia o la ablación térmica percutánea pueden estar limitadas. En la columna, la TEC puede proporcionar alivio del dolor, descompresión neural y control local del tumor, preservando las estructuras neuronales. Sin embargo, su implementación sigue siendo un reto debido a la compleja anatomía vertebral, la limitada comprensión de la distribución del campo eléctrico, la ausencia de herramientas dedicadas a la planificación y el riesgo de lesión neuronal. Este protocolo describe un flujo de trabajo reproducible para la simulación específica de campo eléctrico en ECT espinal. La imagen multimodal que combina TC y RM permite la reconstrucción de la anatomía tumoral, vertebral, neural y de tejidos blandos mediante segmentaciones semiautomáticas y manuales realizadas dentro de la plataforma 3D Slicer de código abierto. Las conductividades tisulares se asignan según la base de datos IT'IS, y se realizan simulaciones lineales de elementos finitos (conductividad constante) con AI4DEEP, un módulo dedicado a Slicer 3D, para calcular mapas de campo eléctrico 3D a través de múltiples umbrales de isodosis. Se utiliza una resonancia magnética de seguimiento con contraste mejorada para la validación mediante coeficientes de similitud de Dice comparando volúmenes simulados de campos isoeléctricos con áreas tumorales necróticas post-ECT. Se realizó una comparación cualitativa de mapas simulados de campos eléctricos, resonancias magnéticas de seguimiento y resultados clínicos por radiólogos intervencionistas expertos para evaluar la capacidad del software para predecir regiones subtratadas y sobretratadas. Se procesaron nueve procedimientos de ECT para evaluar el flujo de trabajo. La mayor concordancia entre el campo eléctrico simulado y la necrosis post-ECT se observó en el rango de 160–200 V/cm en este contexto clínico y numérico específico. El flujo de trabajo también identificó regiones de tratamiento insuficiente o excesivo, consistentes con el seguimiento clínico y de imagen. El flujo de trabajo descrito sienta las bases para la planificación de la ECT reproducible, apoyando la colocación optimizada de electrodos y el ajuste de parámetros para mejorar la seguridad y eficacia en procedimientos complejos de ECT espinal.

Introducción

La epiduritis metastásica espinal es frecuente porque la columna es el lugar predominante de metástasis esqueléticas, representando hasta el 50% de todas las localizaciones^{óseas 1,2}. La presentación clínica suele incluir dolor intenso con un marcado deterioro de la calidad de vida, seguido de déficits neurológicos progresivos que pueden acabar en paraplejia o tetraplejia, dependiendo del nivel de^{afectación 3,4}. La radioterapia es el estándar de atención para la compresión epidural metastásica de la médula espinal, mientras que la cirugía descompresiva y estabilizadora beneficia a pacientes seleccionados con un estado de rendimiento adecuado y supervivencia esperada ^5,6. La radioterapia ablativa estereotáctica puede mejorar el control local en casos seleccionados, pero está limitada por la tolerancia de la médula espinal y la complejidad^{de planificación 7}. La recurrencia o progresión local tras la radioterapia es frecuente, y la reirradiación está limitada por limitaciones de dosis acumuladas, lo que a menudo resulta en callejones sin salida terapéuticos para pacientes con dolor persistente o compromiso neurológico^{progresivo 6,7}. En este contexto, se necesita una técnica local no térmica capaz de lograr alivio del dolor, descompresión y control tumoral cerca de estructuras neuronales críticas.

La electroquimioterapia (TEC) combina la administración de agentes citotóxicos, más comúnmente la bleomicina, con pulsos eléctricos cortos de alto voltaje que aumentan transitoriamente la permeabilidad de la membrana plasmática y potencian la absorción intracelular^{de fármacos 8,9}. La TEC es mínimamente invasiva, no termal y relativamente selectiva para tumores, y ha mostrado resultados alentadores para tumores cutáneos, subcutáneos y profundos localizados cerca de estructuras^{críticas 10,11}. Una serie clínica reciente informó de una tasa de respuesta objetiva por resonancia magnética del 77% al mes y del 66,5% a los 3 meses después de la ECT espinal percutánea para la compresión epidural de la médula espinal resistente a la radioterapia. El dolor también disminuyó notablemente, con la mediana de la Escala de Valoración Numérica bajando de 7 al inicio a 1 al mes de 1. Todavía se producían déficits neurológicos irreversibles en un subconjunto de^{pacientes 12}. Estos eventos ponen de manifiesto el papel central de la distribución del campo eléctrico: pequeños cambios en la geometría del electrodo o en las propiedades tisulares pueden alterar notablemente el volumen tratado, exponiendo a los pacientes tanto a un subtratamiento como a un^{sobretratamiento 13,14}. Los estudios numéricos sugieren que la modelización específica del paciente puede optimizar la colocación de electrodos y mejorar la cobertura de tumores vertebrales, limitando la exposición de las estructuras^{neuronales 15,16}.

Se han propuesto varios marcos de planificación de investigación para terapias de electroporación, pero la implementación clínica rutinaria sigue limitada por los requisitos de malla/parámetros y el tiempo de cálculo 17,18,19,20,21. Trabajos recientes de Sutter y Poignard apoyan un flujo de trabajo de simulación peri-procedural, basado en imágenes, compatible con las restricciones clínicas y demuestra que la cobertura incompleta de isodosis en campo eléctrico se correlaciona con precisión con fallos locales tras^{IRE 22,23}. Este protocolo se basa en el mismo marco de simulación.

El objetivo de este artículo es, por tanto, proporcionar un flujo de trabajo reproducible y específico para cada paciente para el modelado y validación del campo eléctrico en la ECT espinal, basado en conjuntos de datos reales de imagen clínica y configuraciones de electrodos entregados. En su forma actual, este flujo de trabajo es más adecuado para la planificación pre-procedimental para optimizar la posición de los electrodos, ya que los tiempos de segmentación y preparación del modelo siguen siendo una limitación para el ajuste intra-procedimental rutinario. Está concebido como un marco metodológico más que como un estudio de eficacia basado en hipótesis, y está diseñado para equipos de oncología intervencionista y columna que ya realizan o planifican la TEC guiada por TC percutánea en metástasis epidurales y otros entornos anatómicamente complejos.

Protocolo

Este estudio retrospectivo se llevó a cabo de acuerdo con el comité de ética institucional (IRB 2025-566) y cumplió con las normativas nacionales aplicables. Todos los datos de imagen fueron anonimizados antes del análisis, y se eliminó el requisito de consentimiento informado debido al diseño retrospectivo y al uso de datos desidentificados. El equipo y el software utilizados se enumeran en la Tabla de Materiales.

1. Importación de datos y preparación de escenas

1. Importar todas las series DICOM anonimizadas en 3D Slicer (disponible en https://download.slicer.org/) y asignar nombres explícitos a cada volumen: "MRIp" (RM pre-procedimental), "CTi" (CT inicial de planificación intra-procedimental), "CTa" (TC intra-procedimental con agujas en su lugar) y "MRIs" (MRI post-procedimental).
2. Establece "CTi" como volumen de referencia para todas las segmentaciones y registros posteriores.
3. Crea un nuevo nodo de segmentación en 3D Slicer y enlázalo a "CTi" como el "volumen fuente".
4. Guarda la escena de Slicer como un archivo base del proyecto para permitir la recuperación y futuras modificaciones.
   NOTA: No se requiere estandarización del tamaño de los voxels y puede omitirse si la resolución nativa de imagen es adecuada.

2. Segmentación anatómica en la TC inicial (CTi)

1. Abre el módulo Editor de Segmentos y crea un segmento llamado "Hueso cortical". Utiliza la herramienta "Threshold" en "CTi" para aislar hueso cortical de alta densidad, y luego refina el segmento manualmente usando tijeras o herramientas de pintura si es necesario.
2. Crea un segmento llamado "Fat". Utiliza la herramienta Umbral para seleccionar grasa de baja densidad, por ejemplo, en el espacio perrrenal o subcutáneo.
3. Crea un segmento llamado "Disco intervertebral". Utiliza la herramienta 3D Paint en vistas axiales, sagital y coronales, y comprueba Paint fuera de los segmentos existentes, asegurándote de que la pintura se limite a vóxeles vacíos para evitar sobrescribir los segmentos existentes.
4. Crea un segmento llamado "Hueso canceloso" para hueso canceloso vertebral. Utiliza la herramienta de pintura 3D para rellenar los compartimentos trabeculares internos y comprueba Pintura fuera de los segmentos existentes como se ha descrito anteriormente.
5. Crea un segmento llamado "Médula espinal". Utiliza la herramienta de pintura 3D para contornear manualmente el cordón en cortes axiales desde arriba hasta debajo de los niveles tratados.
6. Crea un segmento llamado "Líquido cerebrocefalorraquídeo". Utiliza la herramienta de pintura 3D para rellenar el espacio del líquido cefalorraquídeo que rodea la médula espinal dentro del saco tecal, comprobando también la pintura fuera de los segmentos existentes.
7. Crea segmentos adicionales para cemento, bobinas o pulmones si están presentes. Utiliza la herramienta Threshold para identificar cemento o espirales hiperdensos y parénquima pulmonar hipodenso, seguido de corrección manual según sea necesario.
8. Guarda la escena actualizada de Slicer.
   NOTA: Los vóxeles de fondo que no se asignan explícitamente a un segmento se tratan posteriormente como tejido "similar a músculo" en AI4DEEP (conductividad por defecto).

3. Fusión de resonancia magnética y segmentación tumoral

1. Importa el volumen de resonancia pre-procedimental "MRIp" a la escena del Licer.
2. Utiliza el módulo Transforms para realizar un registro rígido de "MRIp" sobre "CTi", utilizando hitos óseos vertebrales en el nivel tratado. El registro se guía por cuatro puntos de referencia predefinidos: la punta del proceso espinoso y la punta de un proceso transversal en el plano axial, y la punta del proceso espinoso y el margen cortical anterior del cuerpo vertebral en el plano sagital. Debido a que la corteza vertebral posterior suele verse alterada por enfermedades líticas, no debe usarse como punto de referencia principal.
3. Aplicar la transformada a la "MRIp" y evaluar visualmente la co-registro en los planos axial y sagital. El error de registro del objetivo (TRE) se define como la distancia media en el plano, en milímetros, entre los hitos correspondientes de TC y RM en los puntos de referencia axiales y sagitales predefinidos. Aceptar la inscripción solo si tanto la alineación visual como la TRE son menores a 2,5 mm; de lo contrario, repite el registro.
4. Crea un nuevo segmento llamado "Tumor" y utiliza la herramienta Paint en "MRIp" (o en "CTi" cuando la epiduritis está bien observada) para delimitar manualmente la afectación epidural y vertebral del tumor al inicio.
5. Aplica suavizado opcional al segmento "Tumor" para obtener un volumen 3D coherente sin huecos.
6. Guarda la escena actualizada de Slicer.
   NOTA: Se puede pausar el protocolo aquí y reanudar más adelante desde este paso.

4. TC con fusión de agujas y definición de electrodos en AI4DEEP

1. Importa la TC intra-procedimental con agujas, "CTa", en 3D Slicer.
2. Utiliza el módulo Transforms para realizar un registro rígido de "CTa" en "CTi" usando los mismos puntos de referencia óseos vertebrales que se mencionaron antes.
   NOTA: En este flujo de trabajo, la "CTi" y la "CTa" se adquieren bajo anestesia general sin movilización del paciente entre el escaneo inicial y la colocación del electrodo, de modo que la alineación CT-to-TC suele estar ya casi óptima y no requiere ajuste manual. Por lo tanto, TRE no es aplicable. Con la configuración de ventana ósea, los artefactos metálicos generados por los electrodos no dificultan la visualización de los puntos vertebrales utilizados para el registro.
3. Lanza el módulo AI4DEEP y crea una aguja virtual para cada electrodo, empezando por la punta activa del electrodo.
4. Comprueba en vistas axial, coronal y sagital que cada "Electrode_n" coincida con precisión con una única punta física activa.
   NOTA: La calidad de la estructura anatómica general y la segmentación de los electrodos, así como la correspondencia con los electrodos físicos, está validada externamente por un radiólogo intervencionista experto que no participó en el proceso de segmentación. Si se considera insatisfactoria, la segmentación se revisa en consecuencia.
5. Guarda la escena actualizada que contiene estructuras anatómicas, segmentación tumoral y geometría de electrodos.
   NOTA: La longitud exacta de la punta activa se especifica más adelante en AI4DEEP durante la configuración del parámetro ECT y no es necesario codificarla en esta etapa.

5. Asignación de conductividad en AI4DEEP

1. En la interfaz AI4DEEP, asignar cada segmento anatómico a una clase de tejido correspondiente con conductividad eléctrica predefinida (por ejemplo: tumor, hueso cortical, hueso canceloso, líquido cefalorraquídeo, grasa epidural, disco intervertebral, médula espinal, cemento, pulmón) como se muestra en la Tabla 1.
2. Configura el tejido de fondo por defecto en conductividad de "músculo" para que todos los vóxeles no segmentados se traten como músculo.
3. Confirma en el panel resumen de AI4DEEP que cada segmento está asignado al tipo de tejido y conductividad esperados, y luego guarda la configuración.
   NOTA: Los valores de conductividad se derivan de la base de datos IT'IS y se utilizan como conductividades fijas (lineales) para todas las simulaciones²⁴.

6. Pulso y características de la aguja

1. En AI4DEEP, especifica la longitud activa de la punta para cada electrodo (por ejemplo, 20 mm, 30 mm o 40 mm) según el procedimiento clínico. El diámetro del electrodo era de 1,8 mm.
2. Aquí entra la amplitud del campo eléctrico aplicada clínicamente en V/cm (por ejemplo, 500 V/cm, 600 V/cm o 1000 V/cm).
3. Define los pares de electrodos que se activaron durante el tratamiento.
4. Calculemos AI4DEEP el voltaje aplicado para cada par de electrodos en función de la distancia entre electrodos, asegurando que se respete la relación voltaje-distancia solicitada en V/cm.
5. Ajusta el número de pulsos (8) y la duración del pulso (100 μs) según el protocolo clínico.
6. Guarda la configuración AI4DEEP.
   NOTA: El voltaje se introduce como una relación voltaje-distancia en V/cm; AI4DEEP convierte automáticamente este valor en un voltaje absoluto para cada par de electrodos.

7. Simulación de campo eléctrico

1. En AI4DEEP, comienza el cálculo del campo electrostático utilizando la anatomía, conductividades y parámetros de electrodo configurados.
2. Permitir que el software genere automáticamente la configuración geométrica y resuelva el potencial electrostático lineal usando métodos de diferencias finitas de alto orden no ajustado en la imagen^{médica 25}.
   NOTA: En un puesto de trabajo típico (por ejemplo, Windows 11, 16 GB de RAM), el procesamiento tarda aproximadamente 5 minutos por caso.
3. Guarda la salida de la simulación y la escena actualizada del Slicer.
   NOTA: Se puede pausar el protocolo aquí tras la simulación y reanudar más tarde para el análisis y validación de isodosis.

8. Visualización de isodosis y cobertura tumoral

1. En AI4DEEP, selecciona la opción para generar isosuperficies de campo eléctrico (volúmenes isodosis) a partir del campo simulado.
2. Selecciona un rango de umbrales de isodosis (por ejemplo, 50 V/cm, 100 V/cm, 120 V/cm, 140 V/cm, 160 V/cm, 180 V/cm, 200 V/cm, 220 V/cm, 240 V/cm, 260 V/cm, 300 V/cm, 400 V/cm, 500 y 600 V/cm) y genera los correspondientes mapas de isodosis 3D.
3. Mostrar mapas isodosis individuales en vista 3D para observar la distribución espacial del campo, que normalmente va desde amarillo pálido en amplitudes de campo bajas hasta rojo en amplitudes de campo altas, como se muestra en la Figura 1.
4. Para cada isodosis, registrar el porcentaje de valores de cobertura tumoral calculados automáticamente por AI4DEEP en función de la superposición entre el volumen de isodosis y la segmentación "tumoral".
5. Guarda todos los segmentos o modelos isodosis y los valores de cobertura tumoral para análisis posteriores.

9. Selección de resonancia magnética postprocedimental, importación y segmentación de necrosis

1. Las resonancias de seguimiento se realizaron a las 6 semanas después de la TEC y cada 2 meses a partir de entonces. Se seleccionó para segmentación la resonancia magnética que mostró el mayor volumen necrótico o la mejor respuesta radiológica. Esta elección se tomó para tener en cuenta el tiempo heterogéneo y tardío hasta la respuesta tras la TEC, que puede variar según la histología tumoral y la tasa de proliferación.
2. Importa la secuencia axial T1 con supresión de grasa mejorada con contraste tras el tratamiento, centrada en los niveles tratados de "resonancias magnéticas", a 3D Slicer.
3. Realizar el registro rígido de "MRIs" en "CTi" utilizando los mismos puntos vertebrales predefinidos que los usados para el registro preprocedial de la MRI, y aplicar la transformación. La precisión del registro se documenta calculando el TRE a partir de estos mismos puntos de referencia con el mismo umbral de ≤2,5 mm.
4. Crea un nuevo segmento llamado "necrosis tumoral" y delimita manualmente la parte necrótica no realzadora del tumor en la resonancia post-ECT, corte por corte.
5. Cuando dispongan de múltiples resonancias magnéticas de seguimiento, selecciona el examen que demuestre el mayor volumen necrótico o la mejor respuesta radiológica y utiliza este conjunto de datos para la segmentación.
6. Aplicar suavizado opcional a la "necrosis tumoral" para obtener un volumen coherente y contiguo.
7. En casos de respuesta radiológica completa tras la TEC, el segmento "tumor" previo al tratamiento puede duplicarse y renombrarse como "necrosis tumoral" para reducir el tiempo de segmentación manual. En 3D Slicer, utiliza el módulo de Segmentaciones , selecciona "Copiar/mover segmentos", duplica el segmento "Tumor" dentro del mismo nodo de segmentación, renombrarlo como "Necrosis tumoral" y confirma visualmente su adecuación en la resonancia post-ECT.
8. Realizar la validación externa de la segmentación de necrosis por un radiólogo intervencionista no involucrado en la segmentación.
9. Guarda la escena del Slicer con el segmento de necrosis.
   NOTA: Se puede pausar el protocolo aquí y reanudar más adelante para una comparación cuantitativa.

10. Comparación cuantitativa entre campo simulado y necrosis (análisis de dados)

1. Abre el módulo de Comparación de Segmentos en 3D Slicer.
2. Selecciona necrosis tumoral como segmento de referencia y un volumen isodosico (por ejemplo, la isodosis de 200 V/cm) como segmento de comparación.
3. Calcula el coeficiente de similitud de Dice entre la "necrosis tumoral" y el volumen isodosico seleccionado y registra el valor. Todos los coeficientes de similitud de Dice se calcularon sobre volúmenes completos de segmentos 3D en lugar de por segmento (2D).
4. Repite el análisis en todos los niveles de isodosis relevantes de interés para obtener coeficientes de dados en todo el rango de umbrales.
5. Identifica la isodosis que da el coeficiente de dados más alto ("Mejor Iso") y el valor máximo correspondiente ("Mejor Dado").
6. Exporta los coeficientes de Dice, Best ISO, Best Dice y valores de cobertura tumoral a una hoja de cálculo o software estadístico para un análisis más detallado.
7. Guarda la escena final de Slicer y todos los resultados cuantitativos exportados.

Resultados

El flujo de trabajo se aplicó con éxito a nueve procedimientos de electroquimioterapia (TEC) realizados para epiduritis metastásica espinal. Se generó un modelo predictivo de campo eléctrico específico para cada paciente, confirmando que el protocolo completo es factible y reproducible entre diferentes configuraciones anatómicas. Se logró un registro rígido entre CTi y MRIp, y entre CTi y RM, en todos los casos, con TRES medias de 1,8 mm ± 0,6 mm y 1,9 mm ± 0,7 mm, respectivamente. Las simulaciones lineales por elementos finitos producían una distribución continua del campo eléctrico 3D para cada procedimiento. En todos los casos se generaron con éxito volúmenes isodosis de 50–600 V/cm.

Se realizó una comparación cuantitativa entre volúmenes isodosis simulados y áreas necróticas post-procedimentales en ocho casos analizables; El caso 3 fue excluido porque el reposicionamiento de múltiples electrodos impedía una comparación espacial fiable y un análisis de dados. Los coeficientes de similitud de Mean Dice mostraron una relación en forma de campana a lo largo de la cohorte (Figura 2). Los valores aumentaron progresivamente desde umbrales bajos de campo eléctrico, alcanzaron picos entre 160–200 V/cm (0,37–0,39) y luego disminuyeron en umbrales más altos. La isodosis de 200 V/cm produjo el coeficiente de Dice medio más alto (0,387), lo que indica que este umbral se aproximaba más al volumen efectivo tratado en este contexto clínico. El análisis de la cobertura tumoral mostró además un descenso gradual con umbrales crecientes: 81,5% a 140 V/cm, 74,8% a 160 V/cm, 67,0% a 180 V/cm y 61,0% a 200 V/cm. Estas métricas cuantitativas combinadas sugieren que el protocolo proporciona predicciones interpretables y significativas del volumen de respuesta tras la TEC. Las curvas de dados completas por caso a través de los umbrales de isodosis probadas se muestran en la Figura 3. Se observó una marcada heterogeneidad entre los casos, con valores de Best Dice que oscilaban entre 0,0156 y 0,7684 y los correspondientes valores de Best Iso entre 100 y 500 V/cm entre los casos analizables. Para resumir el análisis a nivel de caso, el coeficiente de Dice más alto para la necrosis, la isodosis correspondiente, la cobertura tumoral en ese umbral, la mejor respuesta radiológica y los eventos adversos se informan en la Tabla 2.

Una superposición representativa entre la necrosis tumoral posttratamiento y el volumen isodosico de 200 V/cm se muestra en la Figura 4, ilustrando la comparación espacial utilizada para el análisis de Dice y el tipo de validación basada en imágenes proporcionada por el flujo de trabajo.

Los casos clínicos representativos ilustran tanto resultados exitosos como subóptimos. En un paciente con epiduritis L3, la primera sesión de TEC resultó en necrosis del <5% y ninguna mejoría clínica. La simulación demostró retrospectivamente una cobertura tumoral insuficiente en el umbral de 200 V/cm, con un ≈ Best Dice de 0,10. Un segundo procedimiento con una colocación revisada de electrodos logró una cobertura tumoral simulada del >90% a 200 V/cm y un coeficiente de Dice notablemente más alto, correspondiente a una respuesta radiológica y clínica completa. Este ejemplo se muestra en la Figura 5 e ilustra cómo el método puede identificar regiones subtratadas y guiar la configuración óptima de electrodos.

En contraste, un paciente con epiduritis L5–S1 mostró una extensión simulada de la isodosis de 300 V/cm hacia el foramen derecho de S1, consistente con radiculopatía postoperatoria y evidencia de daño en S1 derecho en la resonancia magnética. La raíz contralateral permaneció fuera de la región de campo alto. Este caso demuestra la capacidad del protocolo para detectar posibles sobretratamientos y correlacionar la exposición a alto campo con complicaciones neurológicas observadas (Figura 6).

En general, estos resultados confirman que el flujo de trabajo proporciona predicciones estables del campo eléctrico, puede identificar tanto una exposición insuficiente como excesiva al campo, y se alinea bien con los resultados clínicos y de imagen. Esto respalda su posible relevancia para la planificación del tratamiento, la optimización de la colocación de electrodos y la toma de decisiones intraoperatorias en la TEC espinal.

Figura 1: Simulación de campo eléctrico usando el módulo AI4DEEP en 3D Slicer. El modelado numérico de campo se realizó a partir de entradas procedimentales (geometría del electrodo, longitud activa, voltaje aplicado) y conductividades tisulares obtenidas de la base de datos IT'IS. Mapas isodosis codificados por colores, que van de 50 a 600 V/cm, se superponen sobre imágenes de TC intraprocedimentales en los planos coronal (A) y axial (B), permitiendo la evaluación visual de la cobertura tumoral predicha y la exposición de estructuras neuronales adyacentes. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 2: Métricas medias a través de umbrales simulados de campo eléctrico. La cobertura tumoral (curva azul) disminuye a medida que aumenta el umbral del campo. Los coeficientes de los dados siguen una distribución en forma de campana, alcanzando un pico aproximado de 160–200 V/cm para la necrosis (≈0,38). Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 3: Distribución por caso de los coeficientes de similitud de Dice entre volúmenes isodosis simulados y necrosis tumoral tras el tratamiento. Se calcularon coeficientes de similitud de DICE sobre volúmenes 3D completos entre necrosis tumoral segmentada tras el tratamiento y cada volumen isodosico simulado de campo eléctrico de 50 a 600 V/cm. Las líneas delgadas de color representan casos individuales, y la gruesa línea roja representa la media de la cohorte. A pesar de la considerable variabilidad entre casos, la curva media mostró una distribución en forma de campana, con una concordancia máxima alrededor de 160–200 V/cm. Por favor, haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 4: Ejemplo representativo de segmentación de necrosis posttratamiento superpuesta con el volumen isodosico simulado seleccionado. (A) TC axial intra-procedimental con electrodos en su lugar (CTa), utilizada para segmentar la posición de los electrodos y definir la geometría del tratamiento. (B) Resonancia magnética axial de seguimiento con mejor respuesta (RM) tras un registro rígido con TC intraprocedimental inicial (CTi). (C) Segmentación manual del área necrótica post-tratamiento en resonancias magnéticas (verde). (D) Superposición 3D directa de la segmentación de necrosis y el volumen isodosico simulado seleccionado de 200 V/cm (amarillo). Para este paciente, la similitud de Dice a 200 V/cm fue de 0,28. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 5: Simulación del campo eléctrico consistente con la respuesta antitumoral. Un paciente de 59 años con epiduritis L3 por colangiocarcinoma se sometió a un procedimiento inicial que falló (A,B) y fue tratado un mes después usando una configuración alternativa de agujas (C,D), lo que llevó a una respuesta completa. (A) Vista 3D coronal oblicua de la colocación de la aguja durante el primer procedimiento. (B) Mapa del campo eléctrico (isodosis de 200 V/cm) que muestra una cobertura tumoral insuficiente. (C) Vista oblicua sagital 3D de la colocación de la aguja durante el retratamiento. (D) Mapa del campo eléctrico (isodosis de 200 V/cm) que muestra una cobertura tumoral superior al 90%. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 6: Simulación de campo eléctrico consistente con el daño neural observado. Un hombre de 67 años con carcinoma de células claras de células renales y enfermedad epidural L5–S1. (A) Simulación de campo eléctrico que muestra las isodosis de 200 V/cm y 300 V/cm en amarillo y marrón, respectivamente. La raíz nerviosa S1 derecha (flecha) está incluida dentro del campo simulado, probablemente debido a la ruptura cortical y la proximidad del electrodo, mientras que la raíz nerviosa izquierda se salva. (B) Resonancia magnética posttratamiento que confirma la afectación de la raíz nerviosa S1 derecha (flecha), en concordancia con dolor radicular del lado derecho y déficit sensorial postprocedimental. El lado izquierdo permaneció normal en la imagen y clínicamente asintomático. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Tabla 1: Valores de conductividad eléctrica utilizados para la simulación de campo. A cada estructura anatómica se le asignó su correspondiente valor de conductividad IT'IS (S/m) y un código de color visual para segmentación y modelado. Por favor, haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta tabla 1.

Caso	Mejores dados para necrosis	Mejor isodosis (V/cm)	Cobertura tumoral en el mejor de los casos isodosis (%)	Mejor respuesta (0 = enfermedad o progresión estable, 1 = respuesta parcial, 2 = respuesta completa)	Evento adverso	Tipo de evento adverso
1	0.62	120	60	2	0
2	0.77	160	86	1	1	Dolor radicular izquierdo L4-L5
3	N/A	N/A	N/A	2	0
4	0.17	500	27	1	0
5	0.32	300	48	1	1	Dolor radicular C8 derecho
6	0.02	100	91	1	0
7	0.15	160	85	2	0
8	0.64	260	83	1	0
9	0.66	220	64	2	1	L5-S1 derecho Dolor radicular, hipoestesia y propiocepción alterada

Tabla 2: Resultados cuantitativos por caso. El mejor Dice para la necrosis corresponde al mayor coeficiente de similitud de dados obtenido en todos los volúmenes isodosis probados en comparación con la necrosis tumoral post-tratamiento. La mejor isodosis corresponde a la isosis asociada con el valor de dados más alto. También se informan de la cobertura tumoral en la mejor isodosis, la mejor respuesta clínico-radiológica y los eventos adversos relacionados con procedimientos.

Discusión

Este protocolo proporciona un flujo de trabajo reproducible para la simulación específica del campo eléctrico en la ECT espinal. Varios pasos metodológicos son fundamentales para obtener predicciones precisas e interpretables clínicamente. La segmentación tumoral precisa es esencial, ya que la enfermedad epidural suele visualizarse mal en la tomografía intraprocedimental sin contraste. Por tanto, la fusión de la resonancia magnética pre-procedimental y post-procedimental es clave para una delimitación precisa de la afectación epidural y vertebral. En la práctica, la fusión de imágenes puede basarse en el registro rígido manual con control visual y medición del error de registro de objetivos (TRE), o en enfoques dedicados de registro multimodal deformable cuando se requiere una alineación más avanzada, como la coincidencia de campo de visión^{basada en parches 26}. El registro preciso de los pares de activación de electrodos y la amplitud del campo eléctrico aplicado en V/cm es igualmente crítico, ya que cualquier desajuste entre parámetros procedimentales y el modelo afecta directamente a la distribución simulada del campo. También es necesario un registro cuidadoso de la TC intra-procedimental con agujas en la TC de planificación, combinado con el ajuste manual de los segmentos activos de los electrodos en la punta en la reconstrucción multiplanar, para asegurar que la geometría modelada refleje fielmente la configuración clínica.

Durante la implementación del modelo surgieron varias consideraciones prácticas. El flujo de trabajo requiere suficientes recursos informáticos, con al menos 16 GB y, preferiblemente, 32 GB de RAM para garantizar simulaciones estables y rápidas. Los artefactos metálicos en TC pueden llevar artificialmente a la sobreestimación de bobinas segmentadas, cemento o embólio líquido al usar herramientas basadas en umbrales, lo que hace necesaria la corrección manual para evitar la distorsión de estructuras conductoras. Procesar segmentaciones muy grandes, como grasa corporal completa, máscaras pulmonares o musculares, puede sobrecargar la memoria, especialmente cuando se asignan más de diez conductividades tisulares. En estos casos, restringir la segmentación a la región anatómica de interés mejora la estabilidad y reduce el tiempo de cálculo. Estos elementos de resolución de problemas son importantes para mantener la reproducibilidad entre estaciones de trabajo y centros.

Este método tiene varias limitaciones. La segmentación es predominantemente manual y fue realizada por un solo operador en este estudio. Como resultado, el proceso sigue siendo lento, impide el uso intraprocedimental en su forma actual y no permite la evaluación de la reproducibilidad entre operadores. El modelo se basa en valores lineales y estáticos de conductividad y no tiene en cuenta los cambios dinámicos de conductividad que ocurren durante la electroporación, los cuales pueden afectar a la distribución espacial del campo. La ausencia de modelado farmacocinético de la bleomicina representa otra fuente de discrepancia: la electroporación efectiva no garantiza la disponibilidad del fármaco, y la necrosis puede ser menor que el volumen electroporado simulado en tumores hipoperfundidos o previamente irradiados. Las inexactitudes en el registro entre la TC y la RM también pueden afectar a las comparaciones tumor-isodosis. Los coeficientes de DICE se calcularon sobre volúmenes 3D completos y se mantuvieron modestos en términos absolutos, lo cual es esperado en la ECT espinal porque los electrodos pueden colocarse deliberadamente a cierta distancia del tumor epidural para limitar el riesgo de lesión neural. En este contexto, la información principal reside menos en los valores absolutos de los dados que en su distribución entre umbrales isodosis, que se utilizó para identificar el rango que mejor se ajusta al volumen necrótico observado tras la ECT.

En comparación con los estudios numéricos existentes de electroquimioterapia espinal, que han evaluado principalmente configuraciones teóricas o enfoques transpediculares en geometrías simplificadas, este protocolo ofrece un flujo de trabajo totalmente específico para cada paciente basado en conjuntos de datos de imagen reales y configuraciones de electrodos administradas^{clínicamente 15,16}. La identificación del rango de 160–200 V/cm como la más concordante con la necrosis posttratamiento es coherente con la escala relativa observada en la electroporación irreversible usando el mismo método numérico, donde una isodosis de 400 V/cm se correlaciona con precisión con el control tumoral^{local 22,23}. Aunque los umbrales varían entre técnicas, la relación relativa entre la intensidad del campo y la respuesta tisular efectiva parece preservada, lo que respalda la relevancia de la planificación basada en simulación. Sin embargo, este rango debe considerarse específico del flujo de trabajo actual e interpretarse como un umbral empírico en lugar de un umbral mecanicista de ECT aplicable a otros modelos, estrategias de segmentación o protocolos clínicos.

Este método tiene varias aplicaciones potenciales. Puede apoyar la planificación pre-procedimental mediante la prueba de geometrías alternativas de electrodos y la evaluación de la cobertura tumoral antes del tratamiento. Con la futura automatización de la segmentación CT/MRI, el flujo de trabajo podría integrarse en la guía intra-procedimental para refinar la posición de los electrodos. Incorporar estimaciones basadas en perfusión de la distribución de la bleomicina, por ejemplo, mediante resonancia magnética pre-procedurala correlacionada con la absorción local de fármacos, podría mejorar la predicción del volumen electroporado efectivo. La resonancia magnética temprana post-ECT también podría ayudar a identificar la zona electroporada inmediata antes de la remodelación secundaria del tejido, como se informa en la electroporación^{irreversible 27}. Se necesitará una validación prospectiva y multicéntrica adicional para refinar los umbrales de campo, evaluar la reproducibilidad entre operadores y definir márgenes de seguridad óptimos. Se espera una curva de aprendizaje corta, aunque la precisión de segmentación mejora tras los primeros casos, y las segmentaciones corregidas pueden reutilizarse como plantillas.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
3D Slicer	3D Slicer (open-source)	N/A	Versión 5.6.2.
Módulo AI4DEEP (extensión de 3D Slicer)	AI4DEEP	N/A	Módulo de simulación de campo eléctrico utilizado dentro de 3D Slicer.
Cliniporator VITAE	IGEA	IG0012A	Generador de pulsos utilizado para electroquimioterapia
Suite angiografía-CT híbrida (Alphenix 4D CT + Aquilion ONE)	Canon Medical Systems	TSX-305A	Sistema de angiografía (Alphenix) integrado y escáner de TC (Aquilion ONE) en una sola sala; utilizado para imágenes de TC intraprocedimiento y orientación del procedimiento.
Electrodos de aguja recta "VGD"	IGEA	IG0E726	Longitud activa: 20 mm / 30 mm / 40 mm (seleccione según el tamaño y la anatomía del objetivo).
Estación de trabajo	Dell	N/A	Estación de trabajo Dell, intelVPro ISM, Windows 11 - 16 GB de RAM; utilizado para procesamiento de imágenes y simulaciones.