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Artículo de método

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

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DOI:

10.3791/71239

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31 de julio de 2026

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1Department of Anesthesiology, Surgery and Interventional Radiology, Gustave Roussy, 2Interventional Radiology Department, Avicenne Hospital, 3AIMOKA : Inria, Assistance Publique Hôpitaux de Paris, Université Sorbonne Paris Nord, 4CNRS, INRIA, University of Bordeaux, 5UMR 9018 METSY, Université Paris-Saclay, CNRS, Gustave Roussy

En este artículo

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 localizacionesóseas 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 deafectación 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 complejidadde 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 neurológicoprogresivo 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 intracelularde 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 estructurascríticas 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 depacientes 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 unsobretratamiento 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 estructurasneuronales 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 trasIRE 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.

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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 imagenmédica 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.

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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 s...

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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 un...

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Agradecimientos

Agradecemos a los pacientes su confianza y participación en este estudio. Su contribución hizo posible esta investigación. Los miembros de AIMOKA y MONC (CP, OSe, OSu, LL y BDS) han recibido parcialmente el apoyo financiero del Plan Cancer MECI PC MECI 21CM119 00, el Institut National du Cancer (INCa) (PLBIO n°2023-156) y los proyectos ANR IMITATE (ANR-22-CE51-0043) y MIRE4VTACH (ANR-22-CE45-0014). El equipo de investigación AIMOKA está alojado en el laboratorio Bernoulli entre AP-HP e Inria.

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
3D Slicer3D Slicer (open-source)N/AVersión 5.6.2.
Módulo AI4DEEP (extensión de 3D Slicer)AI4DEEPN/AMódulo de simulación de campo eléctrico utilizado dentro de 3D Slicer.
Cliniporator VITAEIGEAIG0012AGenerador de pulsos utilizado para electroquimioterapia
Suite angiografía-CT híbrida (Alphenix 4D CT + Aquilion ONE)Canon Medical SystemsTSX-305ASistema 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"IGEAIG0E726Longitud activa: 20 mm / 30 mm / 40 mm (seleccione según el tamaño y la anatomía del objetivo).
Estación de trabajoDellN/AEstación de trabajo Dell, intelVPro ISM, Windows 11 - 16 GB de RAM; utilizado para procesamiento de imágenes y simulaciones.

Referencias

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