Obiektywne określenie postępu choroby w przypadku różnych podtypów twardziny układowej dotyczących twarzoczaszki jest trudne, ponieważ często brakuje klinicznych objawów aktywności choroby.
Logicznym krokiem wydawało się zatem stworzenie prostego, dostępnego, powtarzalnego narzędzia pozwalającego na ciągłą obserwację i wyznaczanie trendu. Z tego powodu kilkuośrodkowy zespół naukowców ze Stanów Zjednoczonych posłużył się trójwymiarową stereofotometrią (a prościej – seryjnymi zdjęciami twarzoczaszki złożonymi w model 3D) jako sposobem na monitorowanie tej grupy pacjentów.
Do prospektywnego badania włączono 27 pacjentów pediatrycznych i dorosłych (w tym 19 kobiet, wiek od 5 do 40 lat, mediana 14 lat) z 2 szpitali w Bostonie, których rekrutowano w latach 2019–2023; ocenę kliniczną i stereofotograficzną 3D przeprowadzano w odstępach od 2 do 12 miesięcy, w zależności od kontekstu klinicznego; mediana liczby ocen wynosiła 4, a ich zakres od 2 do 10. Interwał czasowy między kolejnymi ocenami wynosił zwykle 3 miesiące.
Obrazy 3D zostały następnie ocenione jakościowo jako wykazujące progresję lub jej brak osobno przez chirurga plastycznego i dermatologa.
Spośród 27 pacjentów z obrazami stereofotogrametrycznymi uzyskanymi co najmniej z 2 punktów czasowych u 10 doszło do progresji choroby, co stwierdzono na podstawie oceny klinicznej przeprowadzonej w okresie badania. We wszystkich przypadkach, w których podejrzewano progresję kliniczną, ślepa ocena jakościowa obrazów 3D także wykazywała progresję choroby; w tym przypadku, według analiz statystycznych, osiągnięto wysoką wiarygodność metody. Ponadto przegląd stereofotometrii 3D był w stanie zidentyfikować utajoną progresję asymetrii, której nie odnotowano w badaniu klinicznym u trzech dodatkowych pacjentów.
Szersza dostępność, większa obiektywność i możliwość identyfikacji dodatkowych zmian – oto trend, który wykazano dla stereofotogrametrii 3D, która może z czasem służyć jako przydatne uzupełnienie opieki nad powyższą grupą pacjentów. A patrząc na rosnące możliwości obróbki cyfrowej i rozwój AI, wydaje się, iż metoda może wejść do użytkowania prędzej niż później.
Opracowanie: lek. Damian Matusiak