[en] A non-invasive and reliable characterization of the histological features that appear in the hepatic parenchyma of patients with chronic diffuse liver diseases is aligned with a precise and individualized medicine. The main objective of this Doctoral Thesis is to evaluate the diagnostic performance of multiparametric Magnetic Resonance Imaging (MRI) to quantitatively and simultaneously estimate fibrosis, steatosis, inflammation and iron overload in patients with chronic liver disease, taking histology and its digital analysis as a reference standard. A prospective, cross-sectional and multicenter study was conducted between 2017 and 2020 including patients with chronic liver disease and liver biopsy. Histological samples were digitized for computational processing and analysis, determining the proportional area of different histopathological features (collagen, fat, inflammatory cells, iron deposits). All patients underwent MR exam with different image sequences and diverse statistical analysis models were constructed. The final series included 167 patients, the main etiology was non-alcoholic fatty liver disease (61%) and about half of the sample showed significant fibrosis (44%). The percentages of fibrosis, steatosis, inflammation and iron deposits assessed with digital pathology increased with the stages in all the corresponding histological scales (P <0.001). The degree of correlation ranged from r = 0.85 for steatosis to r = 0.57 for inflammation. Computational digital pathology presented high reproducibility with an intraclass correlation coefficient> 0.96 and allowed the characterization of subjects with steatohepatitis by their higher percentage of collagen (9.2%) and fat (15.2%). About 30% of the subjects could not be adequately classified in their initial clinical evaluation with transient elastography. Multiparametric MRI: (I) discriminated the presence of significant fibrosis with a high positive predictive value (97%); (II) diagnosed steatosis with an excellent correlation with the proportional area of fat (r = 0.88); and (III) identified subjects with iron overload (AUC: 0.83 95%CI 0.74-0.91). Proton density fat fraction and abdominal circumference measured with automatic image segmentation, identified 88% of the subjects with steatohepatitis. From among the non-classifiable subjects in their initial clinical evaluation with first-line non-invasive biomarkers (serum markers, transient elastography), the high specificity of MRI identifies those high risk patients that should be referred to a multidisciplinary committee of liver diseases. Therefore, this Doctoral Thesis postulates that the image biomarkers represent a virtual biopsy of clinical utility, well positioned in the algorithm of sequential use of non-invasive tests, and reliable in the evaluation of the histological changes that occur in chronic liver diseases.

[es] La caracterización incruenta y fiable basada en la imagen computacional de las alteraciones tisulares que acontecen en el hígado de pacientes con enfermedades hepáticas crónicas difusas se alinea con una medicina individualizada y de precisión. El objetivo principal de esta Tesis Doctoral es evaluar el rendimiento diagnóstico de la Resonancia Magnética (RM) multiparamétrica para estimar de forma cuantitativa y simultánea la fibrosis, esteatosis, inflamación y la sobrecarga de hierro en pacientes con hepatopatía crónica, tomando la histología y su análisis digital como patrón de referencia. Se ha realizado un estudio prospectivo, transversal y multicéntrico entre 2017 y 2020 incluyendo a pacientes con hepatopatía crónica y biopsia hepática. Las muestras histológicas se digitalizaron para su procesado computacional y determinar el área proporcional de distintos sustratos patológicos (colágeno, grasa, células inflamatorias, depósitos de hierro). A todos los pacientes se les realizó una RM con distintas secuencias y se construyeron diferentes modelos de análisis estadístico. La serie final incluye 167 pacientes, la etiología principal fue la enfermedad hepática metabólica (61%) y cerca de la mitad de la muestra padecía fibrosis significativa (44%). Los porcentajes de la patología digital aumentaron con los estadios en todas las correspondientes escalas histológicas (P<0,001). El grado de correlación varió desde r=0,85 para la esteatosis hasta r=0,57 para la inflamación. La patología digital computacional presentó una elevada reproducibilidad con un coeficiente de correlación intraclase >0,96 y permitió caracterizar a los sujetos con esteatohepatitis por su mayor porcentaje de colágeno (9,2%) y grasa (15,2%). Cerca del 30% de los sujetos no pudieron clasificarse adecuadamente en su evaluación clínica inicial con el FibroScan. La RM multiparamétrica permitió: (I) discriminar la presencia de fibrosis significativa con un elevado valor predictivo positivo (97%); (II) diagnosticar la esteatosis con una excelente correlación con el área proporcional de grasa (r=0,88); e (III) identificar a los sujetos con sobrecarga de hierro (AUC 0,83 IC95% 0,74-0,91). La fracción grasa por densidad protónica y el perímetro abdominal medido mediante la segmentación automática de la imagen permitió identificar al 88% de los sujetos con esteatohepatitis. A diferencia de los biomarcadores no invasivos de primera línea (clínico-analíticos y FibroScan), la elevada especificidad de la RM permite seleccionar de entre los pacientes no clasificables en su evaluación clínica inicial, a aquellos que deben remitirse a un comité multidisciplinar de enfermedades hepáticas. Por todo ello, esta Tesis Doctoral postula que los biomarcadores de imagen representan una biopsia virtual de utilidad clínica, bien posicionada en el algoritmo de empleo secuencial de las pruebas no invasivas, y fiable en la evaluación de los cambios histológicos que suceden en las hepatopatías crónicas difusas.