Antecedentes: Los inhibidores de puntos de control inmunitario (ICI) han mejorado los resultados en subgrupos de pacientes con carcinoma hepatocelular (HCC) irresecable; sin embargo, la falta de respuesta temprana, la hiperprogresión y la resistencia adquirida siguen siendo frecuentes. La obtención seriada de tejido para monitorizar la evolución del microambiente inmunitario tumoral (TIME) suele ser inviable en el HCC, lo que motiva el desarrollo de biomarcadores longitudinales no invasivos. Métodos: Proponemos un marco espaciotemporal de “radio–inmunómica delta” que extrae características radiómicas estandarizadas a partir de tomografía computarizada con contraste y/o resonancia magnética multiparamétrica en el momento basal y en puntos tempranos durante el tratamiento (semanas 6–8 y semana 12). Sea ϕ(Xt) el conjunto de características radiómicas derivadas de hábitats intra-tumorales y peri-tumorales en el tiempo t; definimos la radiómica delta como Δϕ = ϕ(Xt1) − ϕ(Xt0). Desarrollamos modelos de predicción dinámica para (i) progresión temprana/hiperprogresión, (ii) beneficio clínico duradero y (iii) riesgos dependientes del tiempo de progresión y muerte mediante modelos de Cox con puntos de referencia (landmark) y modelado conjunto longitudinal–supervivencia, incorporando armonización y evaluación de estabilidad para abordar la variabilidad entre escáneres. Resultados: Mediante un estudio de simulación diseñado para reproducir la imagenología longitudinal del HCC bajo tratamiento con ICI, los modelos basados en características delta mejoran de forma consistente la discriminación dependiente del tiempo y la calibración en comparación con la radiómica basada únicamente en el estado basal, con los mayores beneficios derivados de los cambios peri-tumorales. El marco también genera una puntuación interpretable de “escape inmunitario temprano” que puede evaluarse como desencadenante de intensificación terapéutica antes de la progresión radiológica convencional. Conclusiones: La radio–inmunómica delta transforma los biomarcadores de imagen desde la estratificación estática previa al tratamiento hacia la monitorización en tiempo real, proporcionando un enfoque metodológicamente sólido y clínicamente accionable para la detección temprana de resistencia durante la terapia con ICI en el HCC.
Antecedentes: Los descriptores fractales derivados de la resonancia magnética estructural han mostrado ser prometedores para captar cambios cerebelosos relacionados con la edad con mayor sensibilidad que la morfometría euclidiana convencional. Sin embargo, los flujos de trabajo existentes suelen depender de la selección manual de regiones, la aproximación de tejidos basada en umbrales y la calidad de imagen dependiente de la secuencia, lo que limita la reproducibilidad y la traslación clínica multicéntrica. Métodos: Proponemos CerebFracPipe, una canalización integral que transforma la resonancia magnética de rutina en un vector estandarizado de biomarcadores fractales cerebelosos, z = Φ(I) = [Dcortex, DWM, Dcontour, Dskeleton, …]. La canalización integra (i) segmentación mediante aprendizaje profundo consciente de la secuencia del cerebelo, el vermis y los lóbulos; (ii) estandarización de intensidades y remuestreo consciente de la resolución; (iii) estimación fractal multi-escala mediante box-counting/Minkowski sobre máscaras anatómicamente definidas; (iv) armonización por lotes utilizando ajuste de localización/escala tipo ComBat con covariables biológicas; y (v) control de calidad automatizado y cuantificación de la incertidumbre mediante análisis de estabilidad frente a perturbaciones y muestreo de Monte Carlo. Resultados: En experimentos numéricos controlados, el estimador fractal propuesto recuperó dimensiones de referencia conocidas para objetos tridimensionales canónicos (por ejemplo, esponja de Menger: estimación 2.727 frente al valor teórico log 20/log 3) y demostró que las puntuaciones de incertidumbre aumentan de forma predecible bajo perturbaciones de la segmentación. En entornos simulados multisitio, la armonización redujo los efectos residuales del sitio desde niveles altamente significativos hasta valores despreciables, preservando al mismo tiempo las tendencias asociadas a la edad. Conclusiones: CerebFracPipe proporciona un estándar práctico y reportable para biomarcadores fractales cerebelosos reproducibles, permitiendo estudios multicéntricos armonizados y apoyando futuras aplicaciones clínicas como el modelado normativo y la detección temprana de la degeneración cerebelosa.
Este estudio presenta una evaluación sistemática del desempeño multimodal de GPT-4V para el análisis de radiografías de tórax en tres tareas clínicamente relevantes: generación de informes radiológicos, respuesta a preguntas visuales médicas y localización visual médica. Para cada tarea, diseñamos conjuntos de prompts específicos orientados a elicitar las competencias propias de cada una necesarias para obtener resultados clínicamente significativos (p. ej., elaboración de informes estructurados, razonamiento condicionado por preguntas y localización a nivel regional). Evaluamos GPT-4V mediante tres enfoques complementarios —puntuación cuantitativa automática, evaluación humana experta y estudios de casos cualitativos— con el fin de aportar tanto amplitud como profundidad al análisis. Los resultados muestran que GPT-4V demuestra una sólida comprensión global de las radiografías de tórax, generando informes de alta calidad y respondiendo con precisión a muchas consultas clínicas fundamentadas en la imagen. Sin embargo, su capacidad de localización visual sigue siendo comparativamente débil, lo que limita una localización fiable y el razonamiento específico por regiones. Además, observamos una discrepancia consistente entre las conclusiones sugeridas por las métricas automáticas estándar y aquellas derivadas del juicio experto, lo que subraya la necesidad de protocolos de evaluación clínicamente alineados para los modelos multimodales de lenguaje de gran escala en radiología.