2016, Número 4
<< Anterior Siguiente >>
Anales de Radiología México 2016; 15 (4)
Utilidad de la resonancia magnética en el diagnóstico y clasificación de los tumores astrocíticos
Saldívar-Rodea CA, Guerrero-Avendaño GM, Benítez-Barradas MI, Reyes- Caldelas MÁ
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 15
Paginas: 279-293
Archivo PDF: 885.26 Kb.
RESUMEN
Introducción: los gliomas representan aproximadamente 77%
de los tumores primarios cerebrales malignos. En los tumores astrocíticos
el grado I corresponde a astrocitoma, el grado II a astrocitomas
difuso y pilomixoide, el grado III a astrocitoma anaplásico y el grado
IV a glioblastoma. La resonancia magnética tiene gran utilidad en el
diagnóstico, clasificación y tratamiento de los pacientes con tumores
astrocíticos.
Objetivo: evaluar el grado de correlación entre la imagen y los
hallazgos histopatológicos.
Material y Método: estudio retrospectivo del 2013 al 2015
donde se incluyeron 25 pacientes. Todos los pacientes contaban
con confirmación histo- o anatomopatológica. De los 25 pacientes
del estudio 12 fueron diagnosticados mediante resonancia
magnética como tumores astrocíticos, 10 como tumores de otra
estirpe histológica, 2 casos como abscesos y 1 como hemorragia
intraparenquimatosa.
Resultados: de los 12 pacientes diagnosticados de forma genérica
como tumores astrocíticos a 4 se les asigno un grado histológico
acertado. Podemos agrupar los diagnósticos radiológicos emitidos
en tres grandes grupos: 1) tumores astrocíticos; 2) tumores de estirpe
histológica diferente a astrocitomas y 3) lesiones de etiología diferente
a neoplasias. Analizando los resultados del estudio surge la necesidad
de estandarizar y validar tanto el protocolo de resonancia magnética
como el reporte médico-radiológico.
Conclusión: se propone la idea de mejorar la fiabilidad e interpretación
generando protocolos de adquisición de imágenes e
interpretación radiológica (de forma estructurada) que disminuyan la
variabilidad interobservador.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Margaret W, Yuriko M, Terri C, et al. Epidemiology of primary brain tumors: Current concepts and review of the literature. Neuro-Oncology 2002:278-299.
Judith AS, James LF, Kenneth DA et al. Epidemiology and molecular pathology of glioma. Nature Clinical Practice 2006;2(9):494 -503.
David NL, Hiroko O, Otmar D, et al. The 2007 WHO Classification of Tumours of the Central Nervous System. Acta Neuropathol 2007;114:97-109.
David NL, Arie P, Guido R, et al. The 2016 World Health Organization Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary. Acta Neurophatol 2016;131: 803-820.
Ranjith G, Parvathy R, Vikas V, et al. Machine learning methods for the classification of gliomas: Initial results using features extracted from MR spectroscopy. Neuroradiol J. 2015;28(2):106-11.
Shuichi H, Xia Y, Toshihiro K, et al. Malignant Astrocytic Tumors: Clinical Importance of Apparent Diffusion Coefficient in Prediction of Grade and Prognosis. RSNA Radiology 2006;241(3):839-846.
Jayashree KC, Elizabeth RG, Kyrre EE, et al. Advanced Magnetic Resonance Imaging of the Physical Processes in Human Glioblastoma. Cancer Res 2014;74(17):4622– 4637.
Jain KK, Sahoo P, Tyagi R, et al. Prospective glioma grading using single-dose dynamic contrast-enhanced perfusion MRI. Clinical Radiology;70(10):1128-1135.
Min ZG, Liu HJ, Li M, et al. Accuracy of MR perfusion weighted imaging for cerebral glioma grading: a metaanalysis. Zhonghua Yi Xue Za Zhi 2010;90(41):2927-31.
Mabray MC, Cohen BA, Villanueva-Meyer JE, et al. Performance of Apparent Diffusion Coefficient Values and Conventional MRI Features in Differentiating Tumefactive Demyelinating Lesions From Primary Brain Neoplasms. AJR Am J Roentgenol 2015;205(5):1075–1085.
Cheng HT, Kuo-Chen W, Chen-Nen C, et al. Differentiation of Brain Abscesses from Glioblastomas and Metastatic Brain Tumors: Comparisons of Diagnostic Performance of Dynamic Susceptibility Contrast-Enhanced Perfusion MR Imaging before and after Mathematic Contrast Leakage Correction. PLoS One 2014;9(10): e109172.
Bohman L, Swanson KR, Moore JL, et al. Magnetic resonance imaging characteristics of glioblastoma multiforme: implications for understanding glioma ontogeny. Neurosurgery. 2010 Nov;67(5):1319-27.
Wu CX, Lin GS, Lin Z, et al. Peritumoral edema shown by MRI predicts poor clinical outcome in glioblastoma. World J Surg Oncol 2015;13:97.
Reardon DA, Ballman KV, Buckner JC, et al. Impact of imaging measurements on response assessment in glioblastoma clinical trials. Neuro Oncol.2014;16(l 7): 24-35.
Lambron J, Rakotonjanahary J, Loisel D, et al. Can we improve accuracy and reliability of MRI interpretation in children with optic pathway glioma? Proposal for a reproducible imaging classification. Neuroradiology 2016;58(2):197-208.