Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC wsm6V3ZPcrbjSKRkrX79Ycc S0066-782X2026000200608 10.36660/abc.20250203 00608 Artigo Original Análise da Fibrose Miocárdica Intersticial por Histologia e Ressonância Magnética Cardíaca na Valvopatia Aórtica de Grau Importante 0000-0003-3161-6396 Bello Juliana Hiromi Silva Matsumoto 1 Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo Demarchi Lea M.M.F. 2 Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Fonseca Rafael Almeida 1 Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Lima Gabriele N. 2 Obtenção de dados Pires Lucas José Tachotti 1 Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados 0000-0001-6521-2870 Rosa Vitor E. E. 2 Obtenção de dados 0000-0002-7566-2426 Sampaio Roney Orismar 1 Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Gutierrez Paulo S. 2 Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Aiello Vera D. 2 Concepção e desenho da pesquisa Análise e interpretação dos dados 0000-0002-9964-3289 Tarasoutchi Flávio 1 Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Rochitte Carlos E. 1 Concepção e desenho da pesquisa Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo Instituto do Coração São Paulo SP Brazil Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – Brazil Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo São Paulo SP Brazil Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – Brazil Juliana Hiromi Silva Matsumoto Bello • Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo – Av. Dr. Enéas de Carvalho Aguiar, 44, Andar AB. CEP 05403-000, São Paulo, SP – Brasil E-mail: jujuhsm@gmail.com

Não há conflito com o presente artigo

Nuno Bettencourt

 15 05 2026 2026 123 2 e20250203 20 03 2025 16 11 2025 19 12 2025 This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License Resumo Fundamento:

A valvopatia aórtica pode levar ao acúmulo de fibrose miocárdica (FM). A ressonância magnética cardíaca (RMC) com realce tardio (RT) avalia a fibrose regional, mas não detecta a fibrose intersticial, que pode ser estimada pelo volume extracelular (VEC) utilizando T1 nativo (pré-contraste) e pós-contraste.

 Objetivos:

Comparar a FM medida pela fração de volume de colágeno (FVC) em biópsia miocárdica com RT e VEC em pacientes com valvopatia aórtica de grau importante.

 Métodos:

Um total de 108 pacientes submetidos à troca valvar aórtica com biópsia miocárdica e RMC pré-operatória foi incluído. RT e VEC foram comparados com FVC por meio dos coeficientes de correlação de Pearson ou Spearman, análise de desempenho diagnóstico e testes de concordância. A significância estatística foi estabelecida em p < 0,05.

 Resultados:

Aumento da FVC foi observado em 96% dos pacientes (21,9 ± 5,5%), RT em 44% (1,3 ± 3%) e aumento do VEC em 33,3% (29,0 ± 4,0%). Correlações moderadas foram encontradas entre RT e FVC e entre VEC e FVC (r = 0,44 e r = 0,36, respectivamente; p = 0,001). RT e VEC demonstraram sensibilidades de 64,8% e 40,7%, especificidades de 77,8% e 74,1% e acurácias de 71% e 57%, respectivamente, utilizando FVC acima da mediana como referência para FM. A concordância entre FVC e VEC revelou uma diferença média de −0,167 e um valor de kappa de Cohen de 0,171.

 Conclusões:

A RMC detecta FM em pacientes com valvopatia aórtica de grau importante confirmada por biópsia. RT e VEC apresentam correlação moderada com a FVC. A análise combinada de RT e VEC pode fornecer informações complementares; no entanto, estudos adicionais são necessários para determinar seu impacto prognóstico.

FVC: fração de volume de colágeno; RT: realce tardio; VEC: volume extracelular.

 Palavras-chave: Valvopatia Aórtica Miocárdio Fibrose Imageamento por Ressonância Magnética Histologia Fontes de financiamento O presente estudo não teve fontes de financiamento externas. Introdução

A valvopatia aórtica está associada a significativa morbidade e mortalidade, e sua prevalência tem aumentado devido ao envelhecimento populacional.1-4 Essa condição pode se apresentar como estenose aórtica (EAo) ou insuficiência aórtica (IAo)1 e resulta em sobrecarga hemodinâmica contínua do ventrículo esquerdo (VE). Essa sobrecarga desencadeia mecanismos adaptativos de hipertrofia e deposição progressiva de fibrose,5-7 que podem ser reversíveis em estágios iniciais,8 mas podem tornar-se irreversíveis em fases avançadas, particularmente devido à deposição de fibrose.9

A quantificação da fibrose pode ser realizada utilizando a fração de volume de colágeno (FVC), medida por coloração com Picrosirius red em amostras de biópsia miocárdica.10,11 Essa técnica é relativamente custo-efetiva e pode ser combinada com análise digital de imagens para melhorar a precisão da quantificação e reduzir a dependência do operador.12 No entanto, a biópsia miocárdica não é rotineiramente realizada na prática clínica para doenças valvares devido ao seu caráter invasivo, sendo, portanto, restrita a ambientes de pesquisa.

A ressonância magnética cardíaca (RMC) permite a quantificação da fibrose miocárdica (FM) regional por meio do realce tardio (RT). Na valvopatia aórtica, a presença de FM tem sido associada a pior prognóstico, conforme demonstrado por Debl et al.13 e Weidemann et al.14 Nigri et al.15 relataram boa acurácia da análise qualitativa do RT na valvopatia aórtica de grau importante quando comparada à histopatologia. Azevedo et al.16 demonstraram forte correlação entre a análise quantitativa do RT e a FVC (r = 0,69, p < 0,001).

A técnica do mapa T1 permite a detecção de fibrose intersticial e pode ser mais sensível que o RT para identificação precoce.17-19 O volume extracelular (VEC) miocárdico reflete a fração do tecido que não é composta por células.20,21 Flett et al.22 demonstraram sua correlação com achados histopatológicos em 18 pacientes com EAo. No entanto, um estudo de 2018 não encontrou associação entre VEC e FVC em 133 pacientes com EAo,23 embora tanto o RT quanto o VEC tenham sido associados a pior capacidade funcional.22

Devido ao número limitado de estudos avaliando FM, particularmente na IAo, este estudo teve como objetivo caracterizar a fibrose intersticial na valvopatia aórtica grave utilizando a FVC e compará-la com medidas derivadas da RMC, incluindo RT, T1 nativo e VEC.

 Métodos

Este subestudo incluiu pacientes recrutados em dois estudos observacionais prospectivos envolvendo indivíduos acompanhados na Unidade Clínica de Valvopatias do Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo. Ambos estudos foram aprovados pelo comitê de ética em pesquisa com seres humanos da instituição. Participaram pacientes de ambos os sexos, com idade entre 18 e 75 anos, portadores de valvopatia aórtica crônica de grau importante (predominantemente EAo ou IAo), independentemente da etiologia, e com indicação de tratamento cirúrgico valvar aórtico com base na Diretriz Brasileira de Valvopatias – SBC 2011/I Diretriz Interamericana de Valvopatias – SIAC 2011.24 Ambos os estudos originais já foram previamente publicados.25,26

Os pacientes foram recrutados entre junho de 2014 e setembro de 2019, após receberem informações completas sobre o protocolo do estudo e seus potenciais riscos e após assinarem o termo de consentimento livre e esclarecido. Os critérios de exclusão incluíram desistência do paciente em qualquer momento; doença valvar mitral associada maior que de grau leve; diabetes melito em uso de insulina; Clearance de creatinina estimada (calculada pela equação de Cockcroft-Gault) < 60 mL/min; claustrofobia que impedisse a realização da RMC; instabilidade hemodinâmica que impedisse a realização da RMC; fibrilação atrial ou outras arritmias cardíacas que prejudicassem a qualidade do mapa T1; e presença de dispositivos metálicos contraindicados para RMC ou que gerassem artefatos que limitassem a avaliação do mapa T1.

Os pacientes incluídos neste subestudo atenderam aos mesmos critérios de inclusão e exclusão dos estudos originais; no entanto, apenas aqueles com mapa T1 avaliável na RMC e amostras adequadas de biópsia miocárdica foram incluídos.

Entre os 143 pacientes incluídos nos 2 estudos primários, 15 não apresentaram mapas T1 com qualidade suficiente para análise, e 20 não possuíam amostras de biópsia avaliáveis devido a limitações intraoperatórias ou quantidade insuficiente de tecido para análise adequada. Isso resultou em uma amostra final de 108 pacientes com valvopatia aórtica de grau importante submetidos à RMC pré-operatória com mapa T1 e biópsia miocárdica avaliável (Figura 1).

Fluxograma do estudo de seleção dos pacientes e critérios de inclusão. RMC: ressonância magnética cardíaca. Ressonância magnética cardíaca: aquisição das imagens

As imagens foram adquiridas em um equipamento de 1,5 T (Achieva, Philips Healthcare, Amsterdã, Holanda), com os pacientes em posição supina, utilizando bobina de corpo e sincronização eletrocardiográfica retrospectiva. A RMC foi realizada no pré-operatório, até 90 dias antes da cirurgia.

Para avaliar a FM, as imagens de RT foram obtidas por meio de sequências gradiente-eco com pulsos preparatórios de inversão-recuperação27,28 e reconstruções sensíveis à fase (phase-sensitive inversion recovery - PSIR), com a finalidade de ajustar o tempo de inversão, a fim de anular o sinal do miocárdio normal (parâmetros utilizados: tempo de repetição: 6,1 ms; tempo de eco: 3,0 ms; flip angle 25°; resolução espacial: 1,5 x 2,0 x 8,0 mm). As imagens de RT foram adquiridas após um tempo mínimo de 10 minutos após a injeção do contraste à base de gadolínio intravenoso (Dotarem, Guerbet, Aulnay-Sous-Bois, França) na dose de 0,2 mmol/kg (0,4 mL/kg).

O T1 nativo (pré-contraste) e pós-contraste foi realizado utilizando sequência de pulso conhecida como MOLLI (modified inversion recovery Look-Locker)18 é baseada em método proposto por Look e Locker.29 Consiste em sequência de pulso de gradiente-eco com leitura em SSFP (Steady State Free Precession) e não segmentada do K-space (single-shot), precedida de pulsos de inversão-recuperação. O que permite a aquisição das imagens em apenas uma pausa respiratória. Este esquema de sequência MOLLI, conhecido como clássico é o mais utilizado na literatura, adquirido em pausa respiratória de 17 batimentos e gera 11 imagens a diferentes tempos do pulso de inversão-recuperação. Esta sequência utilizou o esquema conhecido com 3(3)3(3)5, que indicam 3 batimentos com aquisição seguidos de 3 batimentos de pausa, mais 3 batimentos de aquisição, seguidos de 3 batimentos de pausa, e finalmente 5 batimentos de aquisição. Os parâmetros utilizados foram: espessura de 10 mm, campo de visão 300 x 300 mm, matriz 152 x 150, flip angle 40º, tempo de inversão (TI) mínimo de 60 ms e incremento de TI 150 ms.

Para o mapa T1, imagens em eixo curto do VE foram adquiridas nas porções basal, medial e apical.

 Ressonância magnética cardíaca: análise das imagens

Todas as imagens foram armazenadas no formato Digital Imaging Communications in Medicine (DICOM) e analisadas com software comercialmente disponível (CVi42, versão 5.13.5; Circle Cardiovascular Imaging Inc., Calgary, Canadá).

O RT miocárdico foi quantificado por meio de uma técnica semiautomatizada baseada em limiar, definindo fibrose como intensidade de sinal > 5 desvios-padrão (DPs) acima do sinal médio do miocárdio remoto visualmente normal. O software forneceu a massa de RT (g), que também foi expressa como porcentagem da massa total do VE.

A análise de T1 foi realizada delineando-se uma região de interesse no miocárdio com base nos contornos endocárdico e epicárdico, excluindo estruturas extracardíacas e a cavidade ventricular (Figura 2). As medidas foram obtidas para cada segmento das porções basal, medial e apical. Os valores de T1 foram calculados utilizando um modelo exponencial e corrigidos para a frequência cardíaca. A partir dos valores obtidos, o VEC miocárdico foi calculado de acordo com a seguinte fórmula:20

Quantificação do RT miocárdico. Imagens em eixo curto mostrando a mensuração do RT em um participante representativo do estudo. RT: realce tardio. VEC = ( 1 − hematócrito ) × ( 1 / T 1 ) mio-pós − ( 1 / T 1 ) mio-pré ( 1 / T 1 ) sg-pós − ( 1 / T 1 ) sg-pré

VEC: Volume extracelular do miocárdio (volume de distribuição extracelular do contraste do miocárdio)

(1/T1)mio-pós: inverso do T1 miocárdio após injeção de contraste

(1/T1)mio-pré: inverso do T1 miocárdio antes da injeção de contraste

(1/T1)sg-pós: inverso do T1 sanguíneo após injeção de contraste

(1/T1)sg-pré: inverso do T1 sanguíneo antes da injeção de contraste

O VEC representa a fração do tecido miocárdico composta pelo espaço extracelular e, portanto, reflete a FM difusa/intersticial. No mesmo dia da RMC, foi obtida uma amostra de sangue periférico para análise de hemograma completo; o hematócrito foi utilizado na fórmula.

O T1 nativo e o VEC foram quantificados em regiões miocárdicas sem RT, e os valores globais foram calculados como a média dos segmentos miocárdicos analisados (Figura 3; Figura 4).

Medidas segmentares de T1 nativo e pós-contraste e suas respectivas curvas de relaxamento. Cortes em eixo curto cardíaco e curvas de relaxamento de T1 nativo em um participante representativo do estudo. Imagens de mapa T1 e VEC em um participante representativo do estudo. Cortes em eixo curto cardíaco ilustrando uma escala de cores graduada correspondente aos valores locais medidos. VEC: volume extracelular. Biópsia endomiocárdica

Durante o tratamento cirúrgico da valvopatia aórtica, foi obtido um fragmento endomiocárdico pesando entre 25 e 50 mg do septo interventricular basal, abaixo da comissura entre os folhetos coronarianos esquerdo e direito. O fragmento foi fixado em formalina tamponada a 10% por 24 horas e enviado ao laboratório institucional de patologia para processamento rotineiro e inclusão em parafina.

Cortes com 5 µm de espessura foram realizados e corados com hematoxilina e eosina para avaliação histológica padrão e com Picrosirius red para avaliação e quantificação da fibrose intersticial. O Picrosirius red cora colágeno tipo I e tipo III em tons de vermelho. As imagens histológicas foram capturadas utilizando uma câmera AxioCam HR (Carl Zeiss, Alemanha) acoplada a um microscópio Axio Imager A1 (Carl Zeiss, Alemanha), integrados ao software AxioVision (versão 4.6; Carl Zeiss, Alemanha) (Figura 5; Figura 6).

Etapa inicial da quantificação da fibrose intersticial na histologia. Campo corado com Picrosirius red antes da quantificação automatizada. A fibrose intersticial aparece em vermelho escuro; os miócitos aparecem pálidos com núcleos azulados. O observador seleciona o tom vermelho a ser quantificado como fibrose. Quantificação da fibrose intersticial na histologia. O mesmo campo mostrado na <xref ref-type="fig" rid="f6">Figura 5</xref> após a detecção automatizada, com as áreas de colágeno destacadas em verde. Ajustes finos manuais foram realizados quando necessário.

As imagens foram adquiridas aleatoriamente com aumento de 400×, com um mínimo de 10 e um máximo de 20 campos por lâmina. Regiões contendo vasos > 50 µmde diâmetro e áreas com > 50% de fibrose foram excluídas para evitar fibrose consolidada e regiões com grande retração tecidual. O endocárdio não foi analisado. A avaliação quantitativa da fibrose intersticial foi realizada pelo cálculo da FVC miocárdica por histomorfometria computadorizada, expressa como a porcentagem da área de colágeno intersticial em relação à área total de miocárdio analisada em cada amostra.

 Análise estatística

As estatísticas descritivas são apresentadas como frequências absolutas e relativas para variáveis categóricas. Variáveis contínuas são apresentadas como média ± DP quando normalmente distribuídas e como mediana (intervalo interquartil [IIQ]) quando não normalmente distribuídas.

A normalidade das variáveis contínuas foi avaliada pelo teste de Shapiro–Wilk, e os testes estatísticos subsequentes foram selecionados de acordo. As associações entre as métricas de fibrose derivadas da RMC (medidas baseadas em mapa T1 e RT) e a histopatologia foram avaliadas por regressão linear e pelos coeficientes de correlação de Pearson ou Spearman, conforme apropriado. Os pressupostos da regressão linear foram avaliados e, embora o teste estatístico tenha indicado violação da normalidade dos resíduos em algumas comparações, as análises visuais não apontaram desvios relevantes. Considerando o tamanho da amostra, o modelo foi utilizado para análise, e os resultados interpretados com a devida cautela.

O desempenho diagnóstico da RMC para detecção de fibrose histológica foi avaliado por meio de curva característica de operação do receptor (ROC, em inglês), com cálculo da área sob a curva (AUC, em inglês) e intervalos de confiança de 95% (ICs 95%). A concordância entre os métodos de detecção de fibrose foi avaliada por análise de Bland–Altman e, quando aplicável, pelo coeficiente kappa de Cohen.

Todas as análises foram realizadas utilizando o Stata/SE 13 (StataCorp LP, College Station, TX, EUA). Todos os testes foram bicaudais, e a significância estatística foi estabelecida em p < 0,05.

 Resultados Características clínicas e demográficas

Dos 108 indivíduos com valvopatia aórtica de grau importante, 28 (26%) apresentavam IAo. A mediana de idade foi de 63 anos, e 65% dos participantes eram do sexo masculino (Tabela 1).

Características demográficas e clínicas pré-operatórias (n = 108)
Variável Valor
Idade, anos 63 (56–70)
Sexo masculino 70 (65%)
Creatinina, mg/dl 1,08 ± 0,3
Diabetes melito 24 (22%)
Hipertensão arterial sistêmica 71 (66%)
Doença arterial coronariana 2 (2%)
Dislipidemia 40 (37%)

Os dados são apresentados como média ± desvio padrão para variáveis contínuas com distribuição normal, mediana (intervalo interquartil) para variáveis com distribuição não normal e valores absolutos e percentuais para variáveis categóricas.

 Avaliação histológica da fração de volume de colágeno

A FVC miocárdica média na amostra do estudo foi de 21,9 ± 5,5% (Tabela 2). A FM intersticial foi considerada patologicamente aumentada quando a FVC excedia a média mais 2 DPs dos valores observados em um grupo controle, correspondendo a um valor de referência de 9,6%, conforme previamente estabelecido.16 No entanto, como os valores médios de FVC nesta coorte foram marcadamente superiores a esse valor de referência, a mediana da FVC foi adotada como ponto de corte para fibrose anormal (≥ 22,25%), resultando em 54 pacientes classificados com FVC aumentada. Esse limiar é consistente com valores clinicamente relevantes relatados em pesquisas anteriores.30,31

Parâmetros de avaliação da fibrose por ressonância magnética cardíaca pré-operatória e histologia
Parâmetro Média/mediana
RT (%) 0 (0–1,74)
VEC global sem RT (%) 29 ± 4,20
FVC (%) 22 ± 5,50

Os dados são apresentados como média ± desvio padrão para variáveis contínuas com distribuição normal e mediana (intervalo interquartil) para variáveis com distribuição não normal. FVC: fração de volume de colágeno; RT: realce tardio; VEC: volume extracelular.

Utilizando o valor de referência de 9,6%, 96% dos pacientes (n = 104) da amostra total apresentaram FVC aumentada.

 Fibrose miocárdica macroscópica

A FM regional detectada pelo RT esteve presente em 44% dos pacientes (n = 47). A mediana da porcentagem de RT em relação à massa total do VE foi 0 (IIQ, 0–1,74), com valor médio de 1,3% na amostra global (Tabela 2).

 Avaliação do volume extracelular: fibrose intersticial

Os valores médios de VEC medidos em regiões miocárdicas sem RT foram de 29 ± 4% (Tabela 2). Utilizando um valor de referência de 30%, 32% dos pacientes (n = 35) apresentaram VEC elevado.

 Correlações entre as medidas de fibrose derivadas da ressonância magnética cardíaca e a fração de volume de colágeno

Devido à distribuição assimétrica dos valores de RT e à presença de outliers identificados na análise exploratória, utilizou-se a correlação de Spearman para avaliar a associação entre RT e FVC. Observou-se uma correlação positiva moderada e estatisticamente significativa entre RT e FVC (ρ = 0,44; p < 0,001), indicando uma associação monotônica. Também foi observada correlação moderada entre VEC e FVC (r = 0,36; p = 0,001) (Tabela 3; Figura 7).

Correlação entre os parâmetros de fibrose derivados da ressonância magnética cardíaca e a fração de volume de colágeno
Parâmetro ρ/r Valor p
RT global (%) 0,44 < 0,001
VEC global sem RT (%) 0,36 0,001

FVC: fração de volume de colágeno; RT: realce tardio; VEC: volume extracelular.

 Regressão linear entre RT e FVC. FVC: fração de volume de colágeno; VEC: volume extracelular. Desempenho diagnóstico da ressonância magnética cardíaca

A sensibilidade do RT para detectar FM confirmada histologicamente foi de 64,8%, com especificidade de 77,8%, acurácia de 71% e AUC de 0,73 (Tabela 4; Figura 8).

Desempenho diagnóstico do realce tardio para detecção de fibrose histológica
Parâmetro Estimativa (%) IC 95%
Sensibilidade 64,80 50,60–77,30
Especificidade 77,80 64,40–88,00
Acurácia 71,00 62,00–80,00
AUC 0,73 0,68–0,78

AUC: área sob a curva característica de operação do receptor; IC: intervalo de confiança.

 Curva ROC do RT para predição de fibrose miocárdica por biópsia. FVC: fração de volume de colágeno; ROC: característica de operação do receptor; RT: realce tardio.

O desempenho diagnóstico do VEC para identificar FVC aumentada (≥ 22,25%) apresentou sensibilidade de 40,7%, especificidade de 74,1%, acurácia de 57% e AUC de 0,574. A análise de concordância pelo método de Bland–Altman demonstrou viés médio de −0,167 (IC 95%, −0,288 a −0,046). Os limites de concordância exibiram um padrão trapezoidal, indicando viés proporcional e aumento da variabilidade com valores médios mais elevados. O coeficiente kappa de Cohen foi baixo (0,171), indicando concordância muito fraca entre o VEC e as medidas histológicas de fibrose. Esses achados destacam limitações importantes na concordância que devem ser consideradas na interpretação dos resultados do VEC (Tabela 5; Figura 9; Figura 10).

Análise da curva característica de operação do receptor (ROC) do volume extracelular para predição de fibrose miocárdica histológica
Parâmetro Estimativa (%) IC 95%
Sensibilidade 41 28–55
Especificidade 74 60,30–85
Acurácia 57 48–67
AUC 0,57 0,49–0,66

AUC: área sob a curva ROC; IC: intervalo de confiança.

 Curva característica de operação do receptor (ROC) comparando FVC e VEC. AUC: área sob a curva ROC; FVC: fração de volume de colágeno; VEC: volume extracelular. Análise de concordância de Bland–Altman entre FVC e VEC. FVC: fração de volume de colágeno; IC: intervalo de confiança; VEC: volume extracelular. Discussão

Os achados deste estudo, resumidos na Figura Central, são consistentes com pesquisas anteriores ao demonstrar uma carga substancial de FM em pacientes com valvopatia aórtica de grau importante. No entanto, uma limitação importante refere-se ao local de coleta da biópsia. A obtenção de tecido foi restrita ao septo interventricular, resultando em uma amostra limitada que pode ter restringido a avaliação histopatológica, considerando que apenas um único fragmento miocárdico foi obtido durante a cirurgia. Estudos prévios relataram correlações mais fortes entre VEC e histologia quando múltiplos (n = 16) blocos de tecido de diferentes segmentos miocárdicos foram analisados, como em investigações com corações explantados de pacientes com cardiomiopatia dilatada ou isquêmica submetidos a transplante cardíaco.32 Além disso, a FM na valvopatia aórtica não se limita ao septo interventricular, o que pode reduzir ainda mais a representatividade de uma única biópsia septal.16

A média da FVC observada nesta coorte (22 ± 5,5%) reflete um estágio avançado de remodelamento intersticial. Esse achado é consistente com estudos anteriores que indicam que a sobrecarga hemodinâmica crônica desempenha papel central na ativação de mecanismos de hipertrofia e na deposição de matriz extracelular.10,11

A quantificação da fibrose por RMC mostrou correlações moderadas entre RT e FVC (r = 0,44; p < 0,001), bem como entre VEC e FVC (r = 0,36; p = 0,001). Esses resultados são direcionalmente consistentes com os relatados por Azevedo et al.,16 que demonstraram forte correlação entre RT e FVC (r = 0,69; p < 0,001). A menor magnitude de correlação observada no presente estudo pode ser explicada por diferenças metodológicas na quantificação do RT e pela maior proporção de pacientes com EAo incluídos nesta coorte.

A FM macroscópica detectada pelo RT esteve presente em 44% dos pacientes, sustentando o conceito de que a deposição de colágeno em estágios avançados da valvopatia aórtica é heterogênea e regionalmente distribuída, conforme descrito por Nigri et al.15 No entanto, o RT apresentou sensibilidade de 64,8%, especificidade de 77,8%, acurácia global de 71% e AUC de 0,73 para a detecção de fibrose histológica. Esses achados indicam que, embora o RT seja uma ferramenta valiosa para identificar FM, pode subestimar a carga total de fibrose intersticial, particularmente em pacientes sem extensa deposição focal de colágeno.

O VEC apresentou correlação moderada com a FVC, em contraste com um estudo de 2018 que não encontrou associação entre VEC e FVC, possivelmente porque aquela coorte era composta exclusivamente por pacientes com EAo, ao contrário da população do presente estudo. Ainda assim, o VEC demonstrou desempenho diagnóstico inferior ao do RT (AUC = 0,57), com sensibilidade de 40,7% e especificidade de 74,1%. A sensibilidade reduzida do VEC pode ser parcialmente atribuída à heterogeneidade da fibrose, uma vez que essa técnica quantifica a expansão do espaço extracelular sem distinguir diretamente o colágeno de outros componentes intersticiais. A análise de Bland–Altman revelou um viés médio de −0,167 (IC 95%, −0,288 a −0,046), indicando leve subestimação da fibrose pelo VEC. A análise de concordância apresentou baixo valor de kappa de Cohen (0,171), indicando concordância apenas fraca entre VEC e FVC.

De modo geral, os parâmetros derivados do mapa T1 destacam o papel da RMC não apenas como modalidade diagnóstica não invasiva, mas também como ferramenta para ampliar a compreensão da fisiopatologia da valvopatia aórtica, particularmente dos mecanismos de remodelamento miocárdico e formação de fibrose. As correlações moderadas observadas entre os parâmetros derivados da RMC e a FVC sustentam sua aplicabilidade na caracterização da FM e potencialmente na avaliação longitudinal. Estudos recentes também demonstraram associações entre VEC e desfechos prognósticos pós-operatórios em pacientes com valvopatia aórtica, especialmente quando o VEC é indexado à massa do VE, o que reforça a relevância clínica potencial dessas medidas.23

 Conclusão

A FVC encontra-se marcadamente aumentada na valvopatia aórtica de grau importante, apesar da limitação amostral inerente à coleta por biópsia restrita ao septo interventricular. Esses achados destacam a moderada especificidade, mas baixa sensibilidade do VEC para a detecção da fibrose miocárdica, indicando que, embora o VEC possa auxiliar na exclusão de fibrose avançada, seu uso como marcador diagnóstico isolado para fibrose intersticial permanece limitado.

De modo geral, nossos resultados reforçam que a fibrose miocárdica é um processo multifatorial e que as técnicas baseadas em imagem apresentam limitações inerentes na sua detecção e quantificação. A avaliação combinada utilizando RT e VEC pode fornecer informações complementares, particularmente para a identificação precoce da fibrose intersticial. Estudos adicionais são necessários para determinar o impacto prognóstico dessas medidas na evolução clínica da valvopatia aórtica e para avaliar o potencial do mapa T1 como marcador mais sensível de fibrose miocárdica precoce. Este estudo ressalta a relevância da RMC na avaliação da fibrose e da microestrutura miocárdicas como fator no entendimento do remodelamento ventricular e com potencial impacto na escolha terapêutica e seu melhor momento.

O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Este artigo é parte de tese de doutorado de Juliana Hiromi Silva Matsumoto Bello pela Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo.

Este estudo foi aprovado pela Comissão de Ética para Análise de Projetos de Pesquisa - CAPPesq sob o número de protocolo 10216613.4.0000.0068. O consentimento informado foi obtido de todos os participantes incluídos no estudo.

Os autores não utilizaram ferramentas de inteligência artificial no desenvolvimento deste trabalho.

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 Referências Ancona R Comenale Pinto S Epidemiology of Aortic Valve Stenosis (AS) and of Aortic Valve Incompetence (AI): Is The Prevalence of AS/AI Similar in Different Parts of the World? E-Journal Cardiol Pract 2020 18 26 26 1 Ancona R, Comenale Pinto S. Epidemiology of Aortic Valve Stenosis (AS) and of Aortic Valve Incompetence (AI): Is The Prevalence of AS/AI Similar in Different Parts of the World? E-Journal Cardiol Pract. 2020;18:26. Maurer G Aortic Regurgitation Heart 2006 92 7 994 1000 10.1136/hrt.2004.042614 2 Maurer G. Aortic Regurgitation. Heart. 2006;92(7):994-1000. doi: 10.1136/hrt.2004.042614. Nkomo VT Gardin JM Skelton TN Gottdiener JS Scott CG Enriquez-Sarano M Burden of Valvular Heart Diseases: A Population-Based Study Lancet 2006 368 9540 1005 1011 10.1016/S0140-6736(06)69208-8 3 Nkomo VT, Gardin JM, Skelton TN, Gottdiener JS, Scott CG, Enriquez-Sarano M. Burden of Valvular Heart Diseases: A Population-Based Study. Lancet. 2006;368(9540):1005-11. doi: 10.1016/S0140-6736(06)69208-8. Camm AJ Lüscher TF Serruys PW ESC CardioMed 3rd ed Oxford Oxford University Press 2018 4 Camm AJ, Lüscher TF, Serruys PW, editors. ESC CardioMed. 3rd ed. Oxford: Oxford University Press; 2018. Heymans S Schroen B Vermeersch P Milting H Gao F Kassner A Increased Cardiac Expression of Tissue Inhibitor of Metalloproteinase-1 and Tissue Inhibitor of Metalloproteinase-2 is Related to Cardiac Fibrosis and Dysfunction in the Chronic Pressure-Overloaded Human Heart Circulation 2005 112 8 1136 1144 10.1161/CIRCULATIONAHA.104.516963 5 Heymans S, Schroen B, Vermeersch P, Milting H, Gao F, Kassner A, et al. Increased Cardiac Expression of Tissue Inhibitor of Metalloproteinase-1 and Tissue Inhibitor of Metalloproteinase-2 is Related to Cardiac Fibrosis and Dysfunction in the Chronic Pressure-Overloaded Human Heart. Circulation. 2005;112(8):1136-44. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.104.516963. Hein S Arnon E Kostin S Schönburg M Elsässer A Polyakova V Progression from Compensated Hypertrophy to Failure in the Pressure-Overloaded Human Heart: Structural Deterioration and Compensatory Mechanisms Circulation 2003 107 7 984 991 10.1161/01.cir.0000051865.66123.b7 6 Hein S, Arnon E, Kostin S, Schönburg M, Elsässer A, Polyakova V, et al. Progression from Compensated Hypertrophy to Failure in the Pressure-Overloaded Human Heart: Structural Deterioration and Compensatory Mechanisms. Circulation. 2003;107(7):984-91. doi: 10.1161/01.cir.0000051865.66123.b7. Krayenbuehl HP Hess OM Monrad ES Schneider J Mall G Turina M Left Ventricular Myocardial Structure in Aortic Valve Disease Before, Intermediate, and Late after Aortic Valve Replacement Circulation 1989 79 4 744 755 10.1161/01.cir.79.4.744 7 Krayenbuehl HP, Hess OM, Monrad ES, Schneider J, Mall G, Turina M. Left Ventricular Myocardial Structure in Aortic Valve Disease Before, Intermediate, and Late after Aortic Valve Replacement. Circulation. 1989;79(4):744-55. doi: 10.1161/01.cir.79.4.744. Otto CM Nishimura RA Bonow RO Carabello BA Erwin JP 3rd Gentile F 2020 ACC/AHA Guideline for the Management of Patients with Valvular Heart Disease: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines Circulation 202 143 5 e72 e227 10.1161/CIR.0000000000000923 8 Otto CM, Nishimura RA, Bonow RO, Carabello BA, Erwin JP 3rd, Gentile F, et al. 2020 ACC/AHA Guideline for the Management of Patients with Valvular Heart Disease: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. Circulation. 202;143(5):e72-e227. doi: 10.1161/CIR.0000000000000923. Maron BJ Ferrans VJ Roberts WC Myocardial Ultrastructure in Patients with Chronic Aortic Valve Disease Am J Cardiol 1975 35 5 725 739 10.1016/0002-9149(75)90065-x 9 Maron BJ, Ferrans VJ, Roberts WC. Myocardial Ultrastructure in Patients with Chronic Aortic Valve Disease. Am J Cardiol. 1975;35(5):725-39. doi: 10.1016/0002-9149(75)90065-x. Lattouf R Younes R Lutomski D Naaman N Godeau G Senni K Picrosirius Red Staining: A Useful Tool to Appraise Collagen Networks in Normal and Pathological Tissues J Histochem Cytochem 2014 62 10 751 758 10.1369/0022155414545787 10 Lattouf R, Younes R, Lutomski D, Naaman N, Godeau G, Senni K, et al. Picrosirius Red Staining: A Useful Tool to Appraise Collagen Networks in Normal and Pathological Tissues. J Histochem Cytochem. 2014;62(10):751-8. doi: 10.1369/0022155414545787. Rittié L Method for Picrosirius Red-Polarization Detection of Collagen Fibers in Tissue Sections Methods Mol Biol 2017 1627 395 407 10.1007/978-1-4939-7113-8_26 11 Rittié L. Method for Picrosirius Red-Polarization Detection of Collagen Fibers in Tissue Sections. Methods Mol Biol. 2017;1627:395-407. doi: 10.1007/978-1-4939-7113-8_26. Courtoy GE Leclercq I Froidure A Schiano G Morelle J Devuyst O Digital Image Analysis of Picrosirius Red Staining: A Robust Method for Multi-Organ Fibrosis Quantification and Characterization Biomolecules 2020 10 11 1585 1585 10.3390/biom10111585 12 Courtoy GE, Leclercq I, Froidure A, Schiano G, Morelle J, Devuyst O, et al. Digital Image Analysis of Picrosirius Red Staining: A Robust Method for Multi-Organ Fibrosis Quantification and Characterization. Biomolecules. 2020;10(11):1585. doi: 10.3390/biom10111585. Debl K Djavidani B Buchner S Lipke C Nitz W Feuerbach S Delayed Hyperenhancement in Magnetic Resonance Imaging of Left Ventricular Hypertrophy Caused by Aortic Stenosis and Hypertrophic Cardiomyopathy: Visualisation of Focal Fibrosis Heart 2006 92 10 1447 1451 10.1136/hrt.2005.079392 13 Debl K, Djavidani B, Buchner S, Lipke C, Nitz W, Feuerbach S, et al. Delayed Hyperenhancement in Magnetic Resonance Imaging of Left Ventricular Hypertrophy Caused by Aortic Stenosis and Hypertrophic Cardiomyopathy: Visualisation of Focal Fibrosis. Heart. 2006;92(10):1447-51. doi: 10.1136/hrt.2005.079392. Weidemann F Herrmann S Störk S Niemann M Frantz S Lange V Impact of Myocardial Fibrosis in Patients with Symptomatic Severe Aortic Stenosis Circulation 2009 120 7 577 584 10.1161/CIRCULATIONAHA.108.847772 14 Weidemann F, Herrmann S, Störk S, Niemann M, Frantz S, Lange V, et al. Impact of Myocardial Fibrosis in Patients with Symptomatic Severe Aortic Stenosis. Circulation. 2009;120(7):577-84. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.108.847772. Nigri M Azevedo CF Rochitte CE Schraibman V Tarasoutchi F Pommerantzeff PM Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging Identifies Focal Regions of Intramyocardial Fibrosis in Patients with Severe Aortic Valve Disease: Correlation with Quantitative Histopathology Am Heart J 2009 157 2 361 368 10.1016/j.ahj.2008.09.012 15 Nigri M, Azevedo CF, Rochitte CE, Schraibman V, Tarasoutchi F, Pommerantzeff PM, et al. Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging Identifies Focal Regions of Intramyocardial Fibrosis in Patients with Severe Aortic Valve Disease: Correlation with Quantitative Histopathology. Am Heart J. 2009;157(2):361-8. doi: 10.1016/j.ahj.2008.09.012. Azevedo CF Nigri M Higuchi ML Pomerantzeff PM Spina GS Sampaio RO Prognostic Significance of Myocardial Fibrosis Quantification by Histopathology and Magnetic Resonance Imaging in Patients with Severe Aortic Valve Disease J Am Coll Cardiol 2010 56 4 278 287 10.1016/j.jacc.2009.12.074 16 Azevedo CF, Nigri M, Higuchi ML, Pomerantzeff PM, Spina GS, Sampaio RO, et al. Prognostic Significance of Myocardial Fibrosis Quantification by Histopathology and Magnetic Resonance Imaging in Patients with Severe Aortic Valve Disease. J Am Coll Cardiol. 2010;56(4):278-87. doi: 10.1016/j.jacc.2009.12.074. Karlsson M Nordell B Phantom and in Vivo Study of the Look-Locher T1 Mapping Method Magn Reson Imaging 1999 17 10 1481 1488 10.1016/s0730-725x(99)00078-8 17 Karlsson M, Nordell B. Phantom and in Vivo Study of the Look-Locher T1 Mapping Method. Magn Reson Imaging. 1999;17(10):1481-8. doi: 10.1016/s0730-725x(99)00078-8. Messroghli DR Radjenovic A Kozerke S Higgins DM Sivananthan MU Ridgway JP Modified Look-Locker Inversion Recovery (MOLLI) for High-Resolution T1 Mapping of the Heart Magn Reson Med 2004 52 1 141 146 10.1002/mrm.20110 18 Messroghli DR, Radjenovic A, Kozerke S, Higgins DM, Sivananthan MU, Ridgway JP. Modified Look-Locker Inversion Recovery (MOLLI) for High-Resolution T1 Mapping of the Heart. Magn Reson Med. 2004;52(1):141-6. doi: 10.1002/mrm.20110. Messroghli DR Greiser A Fröhlich M Dietz R Schulz-Menger J Optimization and Validation of a Fully-Integrated Pulse Sequence for Modified Look-Locker Inversion-Recovery (MOLLI) T1 Mapping of the Heart J Magn Reson Imaging 2007 26 4 1081 1086 10.1002/jmri.21119 19 Messroghli DR, Greiser A, Fröhlich M, Dietz R, Schulz-Menger J. Optimization and Validation of a Fully-Integrated Pulse Sequence for Modified Look-Locker Inversion-Recovery (MOLLI) T1 Mapping of the Heart. J Magn Reson Imaging. 2007;26(4):1081-6. doi: 10.1002/jmri.21119. Wong TC Piehler K Meier CG Testa SM Klock AM Aneizi AA Association between Extracellular Matrix Expansion Quantified by Cardiovascular Magnetic Resonance and Short-Term Mortality Circulation 2012 126 10 1206 1216 10.1161/CIRCULATIONAHA.111.089409 20 Wong TC, Piehler K, Meier CG, Testa SM, Klock AM, Aneizi AA, et al. Association between Extracellular Matrix Expansion Quantified by Cardiovascular Magnetic Resonance and Short-Term Mortality. Circulation. 2012;126(10):1206-16. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.111.089409. Wong TC Piehler KM Kang IA Kadakkal A Kellman P Schwartzman DS Myocardial Extracellular Volume Fraction Quantified by Cardiovascular Magnetic Resonance is Increased in Diabetes and Associated with Mortality and Incident Heart Failure Admission Eur Heart J 2014 35 10 657 664 10.1093/eurheartj/eht193 21 Wong TC, Piehler KM, Kang IA, Kadakkal A, Kellman P, Schwartzman DS, et al. Myocardial Extracellular Volume Fraction Quantified by Cardiovascular Magnetic Resonance is Increased in Diabetes and Associated with Mortality and Incident Heart Failure Admission. Eur Heart J. 2014;35(10):657-64. doi: 10.1093/eurheartj/eht193. Flett AS Hayward MP Ashworth MT Hansen MS Taylor AM Elliott PM Equilibrium Contrast Cardiovascular Magnetic Resonance for the Measurement of Diffuse Myocardial Fibrosis: Preliminary Validation in Humans Circulation 2010 122 2 138 144 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.930636 22 Flett AS, Hayward MP, Ashworth MT, Hansen MS, Taylor AM, Elliott PM, et al. Equilibrium Contrast Cardiovascular Magnetic Resonance for the Measurement of Diffuse Myocardial Fibrosis: Preliminary Validation in Humans. Circulation. 2010;122(2):138-44. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.930636. Treibel TA Kozor R Schofield R Benedetti G Fontana M Bhuva AN Reverse Myocardial Remodeling Following Valve Replacement in Patients with Aortic Stenosis J Am Coll Cardiol 2018 71 8 860 871 10.1016/j.jacc.2017.12.035 23 Treibel TA, Kozor R, Schofield R, Benedetti G, Fontana M, Bhuva AN, et al. Reverse Myocardial Remodeling Following Valve Replacement in Patients with Aortic Stenosis. J Am Coll Cardiol. 2018;71(8):860-71. doi: 10.1016/j.jacc.2017.12.035. Tarasoutchi F Montera MW Grinberg M Piñeiro DJ Sánchez CR Bacelar AC Brazilian Guidelines for Valve Disease - SBC 2011 / I Guideline Inter-American Valve Disease - 2011 SIAC Arq Bras Cardiol 2011 97 5 Suppl 1 1 67 10.1590/s0066-782x2011002000001 24 Tarasoutchi F, Montera MW, Grinberg M, Piñeiro DJ, Sánchez CR, Bacelar AC, et al. Brazilian Guidelines for Valve Disease - SBC 2011 / I Guideline Inter-American Valve Disease - 2011 SIAC. Arq Bras Cardiol. 2011;97(5 Suppl 1):1-67. doi: 10.1590/s0066-782x2011002000001. Rosa VEE Ribeiro HB Sampaio RO Morais TC Rosa MEE Pires LJT Myocardial Fibrosis in Classical Low-Flow, Low-Gradient Aortic Stenosis Circ Cardiovasc Imaging 2019 12 5 e008353 10.1161/CIRCIMAGING.118.008353 25 Rosa VEE, Ribeiro HB, Sampaio RO, Morais TC, Rosa MEE, Pires LJT, et al. Myocardial Fibrosis in Classical Low-Flow, Low-Gradient Aortic Stenosis. Circ Cardiovasc Imaging. 2019;12(5):e008353. doi: 10.1161/CIRCIMAGING.118.008353 Pires LT Rosa VEE Morais TC Bello JHSM Fernandes JRC Santis A Postoperative Myocardial Fibrosis Assessment in Aortic Valvular Heart Diseases-A Cardiovascular Magnetic Resonance Study Eur Heart J Cardiovasc Imaging 2023 24 7 851 862 10.1093/ehjci/jead041 26 Pires LT, Rosa VEE, Morais TC, Bello JHSM, Fernandes JRC, Santis A, et al. Postoperative Myocardial Fibrosis Assessment in Aortic Valvular Heart Diseases-A Cardiovascular Magnetic Resonance Study. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2023;24(7):851-62. doi: 10.1093/ehjci/jead041. Kim RJ Fieno DS Parrish TB Harris K Chen EL Simonetti O Relationship of MRI Delayed Contrast Enhancement to Irreversible Injury, Infarct Age, and Contractile Function Circulation 1999 100 19 1992 2002 10.1161/01.cir.100.19.1992 27 Kim RJ, Fieno DS, Parrish TB, Harris K, Chen EL, Simonetti O, et al. Relationship of MRI Delayed Contrast Enhancement to Irreversible Injury, Infarct Age, and Contractile Function. Circulation. 1999;100(19):1992-2002. doi: 10.1161/01.cir.100.19.1992. Kim RJ Wu E Rafael A Chen EL Parker MA Simonetti O The Use of Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging to Identify Reversible Myocardial Dysfunction N Engl J Med 2000 343 20 1445 1453 10.1056/NEJM200011163432003 28 Kim RJ, Wu E, Rafael A, Chen EL, Parker MA, Simonetti O, et al. The Use of Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging to Identify Reversible Myocardial Dysfunction. N Engl J Med. 2000;343(20):1445-53. doi: 10.1056/NEJM200011163432003. Look DC Locker DR Time Saving in Measurement of NMR and EPR Relaxation Times Rev Sci Instrum 1970 41 250 251 10.1063/1.1684482 29 Look DC, Locker DR. Time Saving in Measurement of NMR and EPR Relaxation Times. Rev Sci Instrum. 1970;41:250-1. doi: 10.1063/1.1684482. Rogers T Dabir D Mahmoud I Voigt T Schaeffter T Nagel E Standardization of T1 Measurements with MOLLI in Differentiation between Health and Disease--The ConSept Study J Cardiovasc Magn Reson 2013 15 1 78 78 10.1186/1532-429X-15-78 30 Rogers T, Dabir D, Mahmoud I, Voigt T, Schaeffter T, Nagel E, et al. Standardization of T1 Measurements with MOLLI in Differentiation between Health and Disease--The ConSept Study. J Cardiovasc Magn Reson. 2013;15(1):78. doi: 10.1186/1532-429X-15-78. Azevedo CF Nigri M Higuchi ML Pomerantzeff PM Spina GS Sampaio RO Prognostic Significance of Myocardial Fibrosis Quantification by Histopathology and Magnetic Resonance Imaging in Patients with Severe Aortic Valve Disease J Am Coll Cardiol 2010 56 4 278 287 10.1016/j.jacc.2009.12.074 31 Azevedo CF, Nigri M, Higuchi ML, Pomerantzeff PM, Spina GS, Sampaio RO, et al. Prognostic Significance of Myocardial Fibrosis Quantification by Histopathology and Magnetic Resonance Imaging in Patients with Severe Aortic Valve Disease. J Am Coll Cardiol. 2010;56(4):278-87. doi: 10.1016/j.jacc.2009.12.074. Cui Y Cao Y Song J Dong N Kong X Wang J Association between Myocardial Extracellular Volume and Strain Analysis Through Cardiovascular Magnetic Resonance with Histological Myocardial Fibrosis in Patients Awaiting Heart Transplantation J Cardiovasc Magn Reson 2018 20 1 25 25 10.1186/s12968-018-0445-z 32 Cui Y, Cao Y, Song J, Dong N, Kong X, Wang J, et al. Association between Myocardial Extracellular Volume and Strain Analysis Through Cardiovascular Magnetic Resonance with Histological Myocardial Fibrosis in Patients Awaiting Heart Transplantation. J Cardiovasc Magn Reson. 2018;20(1):25. doi: 10.1186/s12968-018-0445-z. Treibel TA López B González A Menacho K Schofield RS Ravassa S Reappraising Myocardial Fibrosis in Severe Aortic Stenosis: An Invasive and Non-Invasive Study in 133 Patients Eur Heart J 2018 39 8 699 709 10.1093/eurheartj/ehx353 33 Treibel TA, López B, González A, Menacho K, Schofield RS, Ravassa S, et al. Reappraising Myocardial Fibrosis in Severe Aortic Stenosis: An Invasive and Non-Invasive Study in 133 Patients. Eur Heart J. 2018;39(8):699-709. doi: 10.1093/eurheartj/ehx353. 10.36660/abc.20250203i Original Article Interstitial Myocardial Fibrosis Analysis by Histology and Cardiac Magnetic Resonance in Severe Aortic Valve Disease 0000-0003-3161-6396 Bello Juliana Hiromi Silva Matsumoto 1 Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for content Demarchi Lea M.M.F. 2 Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Fonseca Rafael Almeida 1 Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Lima Gabriele N. 2 Acquisition of data Pires Lucas José Tachotti 1 Acquisition of data Analysis and interpretation of the data 0000-0001-6521-2870 Rosa Vitor E. E. 2 Acquisition of data 0000-0002-7566-2426 Sampaio Roney Orismar 1 Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Gutierrez Paulo S. 2 Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Aiello Vera D. 2 Conception and design of the research Analysis and interpretation of the data 0000-0002-9964-3289 Tarasoutchi Flávio 1 Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Rochitte Carlos E. 1 Conception and design of the research Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for content São Paulo SP Brazil Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – Brazil São Paulo SP Brazil Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicinada Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – Brazil Juliana Hiromi Silva Matsumoto Bello • Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo – Av. Dr. Enéas de Carvalho Aguiar, 44, Andar AB. Postal Code 05403-000, São Paulo, SP – Brazil E-mail: jujuhsm@gmail.com

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Nuno Bettencourt

 Abstract Background:

Aortic valve disease may lead to the accumulation of myocardial fibrosis (MF). Cardiac magnetic resonance (CMR) with late gadolinium enhancement (LGE) evaluates regional fibrosis but does not detect interstitial fibrosis, which can be estimated by extracellular volume (ECV) using native (pre-contrast) and post-contrast T1 mapping.

 Objectives:

To compare MF measured by collagen volume fraction (CVF) in myocardial biopsy with LGE and ECV in patients with severe aortic valve disease.

 Methods:

A total of 108 patients undergoing aortic valve replacement with myocardial biopsy and preoperative CMR were included. LGE and ECV were compared with CVF using Pearson or Spearman correlation coefficients, diagnostic performance analysis, and agreement testing. Statistical significance was set at p < 0.05.

 Results:

Increased CVF was observed in 96% of patients (21.9 ± 5.5%), LGE in 44% (1.3 ± 3%), and increased ECV in 33.3% (29.0 ± 4.0%). Moderate correlations were found between LGE and CVF and between ECV and CVF (r = 0.44 and r = 0.36, respectively; p = 0.001). LGE and ECV demonstrated sensitivities of 64.8% and 40.7%, specificities of 77.8% and 74.1%, and accuracies of 71% and 57%, respectively, using CVF above the median as the reference for MF. Agreement between CVF and ECV revealed a mean difference of −0.167 and a Cohen's kappa value of 0.171.

 Conclusions:

CMR detects MF in patients with severe aortic valve disease confirmed by biopsy. LGE and ECV show moderate correlation with CVF. Combined analysis of LGE and ECV may provide complementary information; however, additional studies are needed to determine their prognostic impact.

CVF: collagen volume fraction; ECV: extracellular volume; LGE: late gadolinium enhancement.

 Keywords: Aortic Valve Disease Miocardio Fibrosis Magnetic Resonance Imaging Histology Sources of funding There were no external funding sources for this study. Introduction

Aortic valve disease is associated with significant morbidity and mortality, and its prevalence has increased due to population aging.1-4 This condition may present as aortic stenosis (AS) or aortic regurgitation (AR)1 and results in continuous hemodynamic overload of the left ventricle (LV). This overload triggers adaptive hypertrophic mechanisms and progressive fibrotic deposition,5-7 which may be reversible in earlier stages8 but can become irreversible in advanced phases, particularly due to interstitial fibrosis deposition.9

Fibrosis quantification can be performed using collagen volume fraction (CVF) measured by Picrosirius red staining in myocardial biopsy samples.10,11 This technique is relatively cost-effective and can be combined with digital image analysis to improve quantification accuracy and reduce operator dependency.12 However, myocardial biopsy is not routinely performed in clinical practice for valvular disease due to its invasive nature and is therefore mainly restricted to research settings.

Cardiac magnetic resonance (CMR) enables quantification of regional myocardial fibrosis (MF) through late gadolinium enhancement (LGE). In aortic valve disease, the presence of MF has been associated with worse prognosis, as demonstrated in studies by Debl et al.13 and by Weidemann et al.14 Nigri et al.15 reported good accuracy of qualitative LGE analysis in severe aortic valve disease when compared with histopathology. Azevedo et al.16 demonstrated a strong correlation between quantitative LGE analysis and CVF(r = 0.69, p < 0.001).

T1 mapping allows detection of interstitial fibrosis and may be more sensitive than LGE for early identification.17-19 Myocardial extracellular volume (ECV) reflects the tissue fraction that is not composed of cells.20,21 Flett et al.22 demonstrated its correlation with histopathological findings in 18 patients with AS. However, a 2018 study found no association between ECV and CVF in 133 patients with AS,23 although both LGE and ECV were associated with worse functional capacity.24

Because of the limited number of studies evaluating MF, particularly in AR, this study aimed to characterize interstitial fibrosis in severe aortic valve disease using CVF and to compare it with CMR-derived measures, including LGE, native T1 mapping, and ECV.

 Methods

This sub-study included patients enrolled in two prospective observational studies involving individuals followed at the Valvular Heart Disease Clinical Unit of the Heart Institute of the Hospital das Clínicas of the Universidade de São Paulo Medical School. Both studies were approved by the institutional human research ethics committee. Participants included patients aged between 18 and 75 years of either sex with chronic severe aortic valve disease (predominantly AS or AR), regardless of etiology, and with an indication for surgical aortic valve treatment based on the Brazilian Guidelines for Heart Valve Disease – 2011/I Inter-American Guideline for Heart Valve Disease – 2011 SIAC.25 Both original studies have been previously published.23,26

Patients were recruited between June 2014 and September 2019 after receiving full information about the study protocol and its potential risks and after providing written informed consent. Exclusion criteria included patient withdrawal at any time; associated mitral valve disease greater than mild severity; insulin-treated diabetes mellitus; estimated creatinine clearance (calculated using the Cockcroft-Gault equation) < 60 mL/min; claustrophobia preventing CMR; hemodynamic instability preventing CMR; atrial fibrillation or other cardiac arrhythmias that impaired T1 mapping quality; and the presence of metallic devices contraindicating CMR or causing artifacts that limited T1 map evaluation.

Patients included in this sub-study met the same inclusion and exclusion criteria as the original studies; however, only those with evaluable T1 mapping on CMR and adequate myocardial biopsy samples were included.

Among the 143 patients enrolled in the 2 primary studies, 15 did not have T1 maps of sufficient quality for analysis, and 20 did not have evaluable biopsy samples due to intraoperative limitations or insufficient tissue for adequate analysis. This resulted in a final sample of 108 patients with severe aortic valve disease who underwent preoperative CMR with analyzable T1 mapping and evaluable myocardial biopsy (Figure 1).

Study flowchart of patient selection and inclusion criteria. CMR: cardiac magnetic resonance. Cardiac magnetic resonance: image acquisition

Images were acquired on a 1.5-T scanner (Achieva, Philips Healthcare, Amsterdam, the Netherlands) with patients in the supine position, using a body coil and retrospective electrocardiographic gating. CMR was performed preoperatively, up to 90 days before surgery.

To assess myocardial fibrosis, LGE imaging was obtained using gradient-echo sequences with inversion-recovery preparation pulses27,28 and phase-sensitive inversion recovery reconstruction, allowing adjustment of the inversion time to null signal from normal myocardium (repetition time, 6.1 ms; echo time, 3.0 ms; flip angle, 25°; spatial resolution, 1.5 × 2.0 × 8.0 mm). LGE images were acquired at least 10 minutes after intravenous administration of a gadolinium-based contrast agent (Dotarem, Guerbet, Aulnay-Sous-Bois, France) at a dose of 0.2 mmol/kg (0.4 mL/kg).

Native (pre-contrast) and post-contrast T1 mapping were performed using the modified Look-Locker inversion recovery (MOLLI) sequence,18 based on the method originally described by Look and Locker.29 This approach uses a gradient-echo readout with single-shot, non-segmented k-space acquisition under steady-state free precession, preceded by inversion-recovery pulses, enabling image acquisition within a single breath-hold. The MOLLI scheme used in this study was the classic 3(3)3(3)5 protocol, acquired over a 17–heartbeat breath-hold and yielding 11 images at different inversion times. This scheme consists of 3 beats with image acquisition followed by 3 recovery beats, then another 3 acquisition beats followed by 3 recovery beats, and finally 5 acquisition beats. Imaging parameters were as follows: slice thickness, 10 mm; field of view, 300 × 300 mm; matrix, 152 × 150; flip angle, 40°; minimum inversion time, 60 ms; inversion-time increment, 150 ms.

For T1 mapping, short-axis images of the LV were acquired at basal, mid-ventricular, and apical levels.

 Cardiac magnetic resonance: image analysis

All images were stored in Digital Imaging Communications in Medicine format and analyzed using commercially available software (CVi42, version 5.13.5; Circle Cardiovascular Imaging Inc, Calgary, Canada).

Myocardial LGE was quantified using a semi-automated threshold-based technique, defining fibrosis as signal intensity > 5 standard deviations (SDs) above the mean signal of remote, visually normal myocardium. The software provided LGE mass (g), which was also expressed as a percentage of total LV mass.

T1 analysis was performed by delineating a region of interest in the myocardium based on endocardial and epicardial contours, while excluding extracardiac structures and the ventricular cavity (Figure 2). Measurements were obtained for each segment at basal, mid-ventricular, and apical levels. T1 values were derived using an exponential model and corrected for heart rate. Using the resulting T1 values, myocardial ECV was calculated according to the following formula:20

Quantification of myocardial LGE. Short-axis images showing LGE measurement in a representative study participant. LGE: late gadolinium enhancement. ECV = ( 1 − hematocrit ) X ( 1 / T 1 ) post-myocardial − ( 1 / T 1 ) pre-myocardial ( 1 / T 1 ) post-blood − ( 1 / T 1 ) pre-blood

ECV: Extracellular myocardial volume (extracellular distribution volume of contrast in the myocardium)

(1/T1)post-myocardial: inverse of myocardial T1 after contrast injection

(1/T1)pre-myocardial: inverse of myocardial T1 before contrast injection

(1/T1)post-blood: inverse of blood T1 after contrast injection

(1/T1)pre-blood: inverse of blood T1 before contrast injection

ECV represents the fraction of myocardial tissue composed of extracellular space and therefore reflects diffuse/interstitial myocardial fibrosis. On the same day as CMR, a peripheral blood sample was obtained for complete blood count analysis; hematocrit was used in Equation (1).

Native T1 and ECV were quantified in myocardial regions without LGE, and global values were calculated as the mean of the analyzed myocardial segments (Figure 3; Figure 4)).

Segmental native and post-contrast T1 measurements and corresponding relaxation curves. Short-axis views and native T1 relaxation curves in a representative study participant. T1 mapping and ECV images in a representative study participant. Short-axis views illustrating a graded color scale corresponding to the local measured values. ECV: extracellular volume. Endomyocardial biopsy

During surgical treatment of aortic valve disease, an endomyocardial specimen weighing 25–50 mg was obtained from the basal interventricular septum, below the commissure between the left and right coronary cusps. The specimen was fixed in 10% buffered formalin for 24 hours and sent to the institutional pathology laboratory for routine processing and paraffin embedding.

Sections 5 µm thick were cut and stained with hematoxylin and eosin for standard histological assessment and with Picrosirius red for evaluation and quantification of interstitial fibrosis. Picrosirius red stains type I and type III collagen in red hues. Histological images were captured using an AxioCam HR camera (Carl Zeiss, Germany) coupled to an Axio Imager A1 microscope (Carl Zeiss, Germany), integrated with AxioVision software (version 4.6; Carl Zeiss, Germany) (Figures 5; Figure 6).

Initial step of interstitial fibrosis quantification in histology. Picrosirius red–stained field before automated quantification. Interstitial fibrosis appears as dark red; myocytes appear pale with bluish nuclei. The observer selects the red hue to be quantified as fibrosis. Interstitial fibrosis quantification in histology. The same field shown in <xref ref-type="fig" rid="f17">Figure 5</xref> after automated detection, with collagen areas highlighted in green. Manual fine adjustments were performed when needed.

Images were acquired randomly at 400× magnification, with a minimum of 10 and a maximum of 20 fields per slide. Regions containing vessels > 50 µm in diameter and areas with > 50% fibrosis were excluded to avoid consolidated scar and regions with prominent tissue retraction artifacts. The endocardium was not analyzed. Quantitative assessment of interstitial fibrosis was performed by calculating myocardial CVF using computerized histomorphometry, expressed as the percentage of interstitial collagen area relative to the total myocardial area analyzed in each sample.

 Statistical analysis

Descriptive statistics are presented as absolute and relative frequencies for categorical variables. Continuous variables are reported as mean ± SD when normally distributed and as median (interquartile range [IQR]) when non-normally distributed.

Normality of continuous variables was assessed using the Shapiro–Wilk test, and subsequent statistical testing was selected accordingly. Associations between CMR-derived fibrosis metrics (T1 mapping–based measures and LGE) and histopathology were evaluated using linear regression and Pearson or Spearman correlation coefficients, as appropriate. Assumptions for linear regression were examined. Although statistical testing indicated non-normality of residuals in some comparisons, visual inspection did not suggest meaningful deviations. Because of the sample size, the regression model was retained and results were interpreted with appropriate caution.

The diagnostic performance of CMR for detection of histological fibrosis was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curves, with calculation of the area under the curve (AUC) and 95% CIs. Agreement between fibrosis detection methods was evaluated using Bland–Altman analysis and, when applicable, Cohen's kappa.

All analyses were performed using Stata/SE 13 (StataCorp LP, College Station, TX, USA). All tests were two-sided, and statistical significance was set at p < 0.05. Additional analyses were conducted within predefined subgroups.

 Results Clinical and demographic characteristics

Of the 108 individuals with severe aortic valve disease, 28 (26%) had AR. The median age was 63 years (range 56–70), and 65% of participants were male (Table 1).

Preoperative demographic and clinical characteristics (n = 108)
Variable Value
Age, years 63 (56–70)
Male sex 70 (65%)
Creatinine, mg/dL 1.08 ± 0.3
Diabetes mellitus 24 (22%)
Hypertension 71 (66%)
Coronary artery disease 2 (2%)
Dyslipidemia 40 (37%)

Data are presented as mean ± standard deviation for normally distributed continuous variables, median (interquartile range) for non-normally distributed variables, and absolute values and percentages for categorical variables.

 Histological assessment of collagen volume fraction

The mean myocardial CVF in the study sample was 21.9 ± 5.5% (Table 2). Interstitial myocardial fibrosis was considered pathologically increased when CVF exceeded the mean plus 2 SD of values observed in a control group, corresponding to a reference value of 9.6%, as previously established.16 However, because mean CVF values in the present cohort were markedly higher than this reference, the median CVF was adopted as the cutoff for abnormal fibrosis (≥ 22.25%), resulting in 54 patients classified as having increased CVF. This threshold is consistent with clinically relevant values reported in prior research.30,31

Fibrosis assessment parameters by preoperative cardiac magnetic resonance and histology
Parameter Mean/median
LGE (%) 0 (0–1.74)
Global ECV without LGE (%) 29 ± 4.20
CVF (%) 22 ± 5.50

Data are presented as mean ± standard deviation for normally distributed continuous variables and median (interquartile range) for non-normally distributed variables. CVF: collagen volume fraction; ECV: extracellular volume; LGE: late gadolinium enhancement.

Using the reference value of 9.6%, 96% of patients (n = 104) in the total sample had increased CVF.

 Late gadolinium enhancement: macroscopic myocardial fibrosis

Regional myocardial fibrosis detected by LGE was present in 44% of patients (n = 47). The median percentage of LGE relative to total LV mass was 0 (IQR, 0–1.74), with a mean value of 1.3% in the overall sample (Table 2).

 Extracellular volume assessment: interstitial fibrosis

Mean ECV values measured in myocardial regions without LGE were 29 ± 4% (Table 2). Using a reference value of 30%, 32% of patients (n = 35) exhibited elevated ECV.

 Correlations between cardiac magnetic resonance-derived fibrosis measures and collagen volume fraction

Because of the asymmetric distribution of LGE values and the presence of outliers identified in exploratory analysis, Spearman correlation was used to assess the association between LGE and CVF. A moderate, statistically significant positive correlation was observed between LGE and CVF(p = 0.44; p < 0.001), indicating a monotonic association. A moderate correlation was also observed between ECV and CVF (r = 0.36; p = 0.001) (Table 3; Figure 7).

Correlation between cardiac magnetic resonance-derived fibrosis parameters and collagen volume fraction
Parameter ρ/r p-value
Global LGE (%) 0.44 < 0.001
Global ECV without LGE (%) 0.36 0.001

CVF: collagen volume fraction; ECV: extracellular volume; LGE: late gadolinium enhancement.

 Linear regression between LGE and CVF. CVF: collagen volume fraction; ECV: extracellular volume; LGE: late gadolinium enhancement. Diagnostic performance of cardiac magnetic resonance

The sensitivity of LGE for detecting histologically confirmed myocardial fibrosis was 64.8%, with a specificity of 77.8%, an accuracy of 71%, and an AUC of 0.73 (Table 4; Figure 8).

Diagnostic performance of late gadolinium enhancement for detection of histological fibrosis
Parameter Estimate (%) 95% CI
Sensitivity 64.80 50.60–77.30
Specificity 77.80 64.40–88.00
Accuracy 71.00 62.00–80.00
AUC 0.73 0.68–0.78

AUC: area under the receiver operating characteristic curve.

 ROC curve of LGE for prediction of myocardial fibrosis by biopsy. CVF: collagen volume fraction; LGE: late gadolinium enhancement; ROC: receiver operating characteristic.

The diagnostic performance of ECV for identifying increased CVF (≥ 22.25%) showed a sensitivity of 40.7%, specificity of 74.1%, accuracy of 57%, and an AUC of 0.574. Agreement analysis using the Bland–Altman method demonstrated a mean bias of −0.167 (95% CI, −0.288 to −0.046). The limits of agreement displayed a trapezoidal pattern, indicating proportional bias and increasing variability with higher mean values. Cohen's kappa coefficient was low (0.171), indicating very weak agreement between ECV and histological fibrosis measures. These findings highlight important limitations in concordance that should be considered when interpreting ECV results (Table 5; Figure 9; Figure 10).

Receiver operating characteristic (ROC) analysis of extracellular volume for prediction of histological myocardial fibrosis
Parameter Estimate (%) 95% CI
Sensitivity 41 28–55
Specificity 74 60.30–85
Accuracy 57 48–67
AUC 0.57 0.49–0.66

AUC: area under the ROC curve.

 Receiver operating characteristic (ROC) curve comparing CVF and ECV. AUC: area under the ROC curve; CVF: collagen volume fraction; ECV: extracellular volume. Bland–Altman agreement analysis between CVF and ECV. CVF: collagen volume fraction; ECV: extracellular volume. Discussion

The findings of this study, summarized in Central Illustration, are consistent with prior research in demonstrating a substantial burden of myocardial fibrosis in patients with severe aortic valve disease. However, an important limitation relates to the biopsy sampling site. Tissue collection was restricted to the interventricular septum, resulting in a limited sample that may have constrained histopathological assessment, given that only a single myocardial fragment was obtained during surgery. Previous studies have reported stronger correlations between ECV and histology when multiple (n = 16) tissue blocks from different myocardial segments were analyzed, such as investigations using explanted hearts from patients with dilated or ischemic cardiomyopathy undergoing cardiac transplantation.32 In addition, myocardial fibrosis in aortic valve disease is not confined to the interventricular septum, which may further limit the representativeness of a single septal biopsy.16

The mean CVF observed in this cohort (22 ± 5.5%) reflects an advanced stage of interstitial remodeling. This finding is consistent with earlier studies indicating that chronic hemodynamic overload plays a central role in activating hypertrophic pathways and extracellular matrix deposition in aortic valve disease.10,11

Quantification of fibrosis by CMR showed moderate correlations between LGE and CVF (r = 0.44; p < 0.001), as well as between ECV and CVF (r = 0.36; p = 0.001). These results are directionally consistent with those reported by Azevedo et al.,16 who demonstrated a strong correlation between LGE and CVF (r = 0.69; p < 0.001). The lower magnitude of correlation observed in the present study may be explained by methodological differences in LGE quantification and by the higher proportion of patients with AS included in this cohort.

Macroscopic myocardial fibrosis detected by LGE was present in 44% of patients, supporting the concept that collagen deposition in advanced stages of aortic valve disease is heterogeneous and regionally distributed, as described by Nigri et al.15 However, LGE demonstrated a sensitivity of 64.8%, specificity of 77.8%, overall accuracy of 71%, and an AUC of 0.73 for the detection of histological fibrosis. These findings indicate that, although LGE is a valuable tool for identifying myocardial fibrosis, it may underestimate the total burden of interstitial fibrosis, particularly in patients without extensive focal collagen deposition.

ECV showed a moderate correlation with CVF, in contrast to a 2018 study that found no association between ECV and CVF, possibly because that cohort consisted exclusively of patients with AS, unlike the mixed valvular population in the present study. Nevertheless, ECV demonstrated lower diagnostic performance than LGE (AUC = 0.57), with a sensitivity of 40.7% and specificity of 74.1%. The reduced sensitivity of ECV may be partly attributable to fibrosis heterogeneity, as this technique quantifies expansion of the extracellular space without directly distinguishing collagen from other interstitial components. Bland–Altman analysis revealed a mean bias of −0.167 (95% CI, −0.288 to −0.046), indicating a slight underestimation of fibrosis by ECV. Agreement analysis yielded a low Cohen's kappa value (0.171), indicating only weak concordance between ECV and CVF.

Overall, T1 mapping–derived parameters highlight the role of CMR not only as a noninvasive diagnostic modality but also as a tool for advancing understanding of the pathophysiology of aortic valve disease, particularly mechanisms of myocardial remodeling and fibrosis formation. The moderate correlations observed between CMR-derived parameters and CVF support their applicability for myocardial fibrosis characterization and potentially for longitudinal assessment. Recent studies have also demonstrated associations between ECV and postoperative prognostic outcomes in patients with aortic valve disease, particularly when ECV is indexed to LV mass, which underscores the potential clinical relevance of these measures.23

 Conclusion

CVF is markedly increased in severe aortic valve disease, despite the sampling limitation inherent to biopsy collection restricted to the interventricular septum. These findings highlight the moderate specificity but low sensitivity of ECV for the detection of myocardial fibrosis, indicating that, although ECV may help exclude advanced fibrosis, its use as a standalone diagnostic marker for interstitial fibrosis remains limited.

Overall, our results reinforce that myocardial fibrosis is a multifactorial process and that imaging-based techniques have inherent limitations in its detection and quantification. A combined assessment using LGE and ECV may provide complementary information, particularly for the early identification of interstitial fibrosis. Further studies are warranted to determine the prognostic impact of these measures on the clinical course of aortic valve disease and to evaluate the potential of T1 mapping as a more sensitive marker for early myocardial fibrosis. This study underscores the relevance of CMR in the assessment of myocardial fibrosis and microstructural remodeling, with potential implications for therapeutic decision-making and optimal timing of intervention.

There were no external funding sources for this study.

This article is part of the thesis of doctoral submitted by Juliana Hiromi Silva Matsumoto Bello, from Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo.

This study was approved by the Ethics Committee of the Comissão de Ética para Análise de Projetos de Pesquisa - CAPPesq under the protocol number 10216613.4.0000.0068. Informed consent was obtained from all participants included in the study.

The authors did not use any artificial intelligence tools in the development of this work.

 Data Availability Statement

The underlying content of the research text is contained within the manuscript.