array:23 [ "pii" => "S2253654X24000404" "issn" => "2253654X" "doi" => "10.1016/j.remn.2024.500032" "estado" => "S200" "fechaPublicacion" => "2024-09-16" "aid" => "500032" "copyright" => "Sociedad Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular" "copyrightAnyo" => "2024" "documento" => "article" "crossmark" => 0 "subdocumento" => "fla" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "Traduccion" => array:1 [ "en" => array:18 [ "pii" => "S2253808924000636" "issn" => "22538089" "doi" => "10.1016/j.remnie.2024.500032" "estado" => "S200" "fechaPublicacion" => "2024-08-14" "aid" => "500032" "copyright" => "Sociedad Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular" "documento" => "article" "crossmark" => 0 "subdocumento" => "fla" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "en" => array:12 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Original Article</span>" "titulo" => "Primary tumor heterogeneity on pre-treatment [68Ga]Ga-PSMA PET/CT for the prediction of biochemical recurrence in prostate cancer" "tienePdf" => "en" "tieneTextoCompleto" => "en" "tieneResumen" => array:2 [ 0 => "en" 1 => "es" ] "titulosAlternativos" => array:1 [ "es" => array:1 [ "titulo" => "Heterogeneidad del tumor primario en la PET/TC con PSMA [68Ga]Ga previa al tratamiento para la predicción de la recurrencia bioquímica en el cáncer de próstata" ] ] "contieneResumen" => array:2 [ "en" => true "es" => true ] "contieneTextoCompleto" => array:1 [ "en" => true ] "contienePdf" => array:1 [ "en" => true ] "resumenGrafico" => array:2 [ "original" => 0 "multimedia" => array:8 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figure 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 2137 "Ancho" => 2175 "Tamanyo" => 214923 ] ] "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at0005" "detalle" => "Figure " "rol" => "short" ] ] "descripcion" => array:1 [ "en" => "<p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Texture analysis of [68Ga]Ga-PSMA images (A. Coronal, B. Sagittal, C. Axial, D. Axial images with VOİ (red arrow)).</p> <p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Patient images were uploaded in DİCOM format (A-B-C-D). Volume of interests (VOİ) of primary prostate tumors were drawn semi-automatically. Primary tumor lesions were segmented by using 40% of the maximum value in the VOI as a threshold (D.). Texture features were extracted from tumor VOIs.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Seda Gülbahar Ateş, Bedriye Büşra Demirel, Esra Kekilli, Erdem Öztürk, Gülin Uçmak" "autores" => array:5 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Seda" "apellidos" => "Gülbahar Ateş" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Bedriye Büşra" "apellidos" => "Demirel" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Esra" "apellidos" => "Kekilli" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "Erdem" "apellidos" => "Öztürk" ] 4 => array:2 [ "nombre" => "Gülin" "apellidos" => "Uçmak" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "en" "Traduccion" => array:1 [ "es" => array:9 [ "pii" => "S2253654X24000404" "doi" => "10.1016/j.remn.2024.500032" "estado" => "S200" "subdocumento" => "" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "idiomaDefecto" => "es" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S2253654X24000404?idApp=UINPBA00004N" ] ] "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S2253808924000636?idApp=UINPBA00004N" "url" => "/22538089/unassign/S2253808924000636/v2_202408161125/en/main.assets" ] ] "itemSiguiente" => array:18 [ "pii" => "S2253654X24000854" "issn" => "2253654X" "doi" => "10.1016/j.remn.2024.500057" "estado" => "S200" "fechaPublicacion" => "2024-09-17" "aid" => "500057" "copyright" => "Sociedad Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular" "documento" => "article" "crossmark" => 0 "subdocumento" => "sco" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "es" => array:10 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Imágenes de interés</span>" "titulo" => "Papel de la [18F]FDG PET/TC en la valoración del carcinoma ductal infiltrante de mama inflamatorio: a propósito de un caso" "tienePdf" => "es" "tieneTextoCompleto" => "es" "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Role of [18F]FDG PET/CT in the evaluation of inflammatory breast cancer: A case report" ] ] "contieneTextoCompleto" => array:1 [ "es" => true ] "contienePdf" => array:1 [ "es" => true ] "resumenGrafico" => array:2 [ "original" => 0 "multimedia" => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 984 "Ancho" => 1633 "Tamanyo" => 119221 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A) Imagen MIP (proyección de máxima intensidad) en la que se observa una gran hipercaptación en la mama izquierda, así como pequeños depósitos axilares y mediastínicos ipsolaterales en relación con las adenopatías patológicas. Moderado hipermetabolismo de la médula ósea, de probable etiología reactiva. B) Imágenes PET, TC y de fusión PET/TC, todas ellas en plano axial, ventana mediastino y en diferentes cortes a lo largo del estudio, en las que se puede observar la tumoración primaria a nivel de la mama izquierda (66<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>123<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>92 mm [AP<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CC]), con infiltración de la musculatura pectoral ipsolateral y las adenopatías hipermetabólicas a nivel axilar izquierdo. Extensa afectación inflamatoria a nivel del tejido celular subcutáneo y cutáneo del lado izquierdo con respecto al contralateral.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "B. Hervás-Sanz, I.E. Sánchez-Rodríguez, A. Fernández-Ortega, P. Perlaza-Jiménez, M. Cortés-Romera, J. Suils-Ramón" "autores" => array:6 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "B." "apellidos" => "Hervás-Sanz" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "I.E." "apellidos" => "Sánchez-Rodríguez" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "A." "apellidos" => "Fernández-Ortega" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "P." "apellidos" => "Perlaza-Jiménez" ] 4 => array:2 [ "nombre" => "M." "apellidos" => "Cortés-Romera" ] 5 => array:2 [ "nombre" => "J." "apellidos" => "Suils-Ramón" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "Traduccion" => array:1 [ "en" => array:9 [ "pii" => "S2253808924000831" "doi" => "10.1016/j.remnie.2024.500057" "estado" => "S100" "subdocumento" => "" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "idiomaDefecto" => "en" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S2253808924000831?idApp=UINPBA00004N" ] ] "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S2253654X24000854?idApp=UINPBA00004N" "url" => "/2253654X/unassign/S2253654X24000854/v1_202409170427/es/main.assets" ] "itemAnterior" => array:18 [ "pii" => "S2253654X24000519" "issn" => "2253654X" "doi" => "10.1016/j.remn.2024.500038" "estado" => "S200" "fechaPublicacion" => "2024-07-15" "aid" => "500038" "copyright" => "Sociedad Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular" "documento" => "article" "crossmark" => 0 "subdocumento" => "sco" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "es" => array:10 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Imágenes de interés</span>" "titulo" => "PET/RM cardiovascular con [<span class="elsevierStyleSup">18</span>F]F-FDG en el diagnóstico de miocardiopatía aguda inflamatoria" "tienePdf" => "es" "tieneTextoCompleto" => "es" "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Cardiovascular [<span class="elsevierStyleSup">18</span>F]F-FDG PET/MRI in the diagnosis of acute cardiomyopathy inflammatory" ] ] "contieneTextoCompleto" => array:1 [ "es" => true ] "contienePdf" => array:1 [ "es" => true ] "resumenGrafico" => array:2 [ "original" => 0 "multimedia" => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1209 "Ancho" => 850 "Tamanyo" => 98370 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Imágenes axiales de fusión PET/RM y axiales en secuencias de sangre negra de la RMC. Hipercaptación de [<span class="elsevierStyleSup">18</span>F]F-FDG en los segmentos inferiores medio-apical y ápex del VI que se encuentra engrosado en la RMC (A), con foco activo en la pared anterior del ventrículo derecho, con ligero engrosamiento en la RMC (B) e hipercaptación del trazador en la orejuela izquierda, sin practica traducción en la RMC (C).</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "J.R. Garcia, R. Olivero, M. Panelo, L. Mont, L. Pinilla, M.E. Riera, A. Maceira" "autores" => array:7 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "J.R." "apellidos" => "Garcia" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "R." "apellidos" => "Olivero" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "M." "apellidos" => "Panelo" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "L." "apellidos" => "Mont" ] 4 => array:2 [ "nombre" => "L." "apellidos" => "Pinilla" ] 5 => array:2 [ "nombre" => "M.E." "apellidos" => "Riera" ] 6 => array:2 [ "nombre" => "A." "apellidos" => "Maceira" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "Traduccion" => array:1 [ "en" => array:9 [ "pii" => "S225380892400051X" "doi" => "10.1016/j.remnie.2024.500038" "estado" => "S200" "subdocumento" => "" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "idiomaDefecto" => "en" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S225380892400051X?idApp=UINPBA00004N" ] ] "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S2253654X24000519?idApp=UINPBA00004N" "url" => "/2253654X/unassign/S2253654X24000519/v1_202407150421/es/main.assets" ] "es" => array:19 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Original</span>" "titulo" => "Heterogeneidad del tumor primario en la PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA previa al tratamiento para la predicción de la recurrencia bioquímica en el cáncer de próstata" "tieneTextoCompleto" => true "autores" => array:1 [ 0 => array:4 [ "autoresLista" => "S. Gülbahar Ateş, B.B. Demirel, E. Kekilli, E. Öztürk, G. Uçmak" "autores" => array:5 [ 0 => array:4 [ "nombre" => "S." "apellidos" => "Gülbahar Ateş" "email" => array:1 [ 0 => "sdsdglbhr@gmail.com" ] "referencia" => array:2 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">a</span>" "identificador" => "aff0005" ] 1 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">*</span>" "identificador" => "cor0005" ] ] ] 1 => array:3 [ "nombre" => "B.B." "apellidos" => "Demirel" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>" "identificador" => "aff0010" ] ] ] 2 => array:3 [ "nombre" => "E." "apellidos" => "Kekilli" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">c</span>" "identificador" => "aff0015" ] ] ] 3 => array:3 [ "nombre" => "E." "apellidos" => "Öztürk" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">d</span>" "identificador" => "aff0020" ] ] ] 4 => array:3 [ "nombre" => "G." "apellidos" => "Uçmak" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>" "identificador" => "aff0010" ] ] ] ] "afiliaciones" => array:4 [ 0 => array:3 [ "entidad" => "Department of Nuclear Medicine, Hitit University Erol Olçok Training and Research Hospital, Çorum, Turkey" "etiqueta" => "a" "identificador" => "aff0005" ] 1 => array:3 [ "entidad" => "Department of Nuclear Medicine, Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital, University of Health Sciences, Ankara, Turkey" "etiqueta" => "b" "identificador" => "aff0010" ] 2 => array:3 [ "entidad" => "Department of Radiation Oncology, Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital, University of Health Sciences, Ankara, Turkey" "etiqueta" => "c" "identificador" => "aff0015" ] 3 => array:3 [ "entidad" => "Department of Urology, Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital, University of Health Sciences, Ankara, Turkey" "etiqueta" => "d" "identificador" => "aff0020" ] ] "correspondencia" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "cor0005" "etiqueta" => "⁎" "correspondencia" => "Autor para correspondencia." ] ] ] ] "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Primary Tumor Heterogeneity on Pre-treatment [68Ga]Ga-PSMA PET/CT for the Prediction of Biochemical Recurrence in Prostate Cancer" ] ] "resumenGrafico" => array:2 [ "original" => 0 "multimedia" => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1568 "Ancho" => 2508 "Tamanyo" => 239360 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curvas de Kaplan-Meier que ilustran la supervivencia libre de RB en todos los pacientes (curvas rojas). Curvas de Kaplan-Meier según la varianza de la suma de GLCM (curvas azules) y el nivel de gris mínimo basado en la intensidad (curvas verdes).</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El cáncer de próstata (CaP) es el segundo cáncer más común en los varones a nivel mundial, después del cáncer de pulmón, según la base de datos GLOBOCAN 2020 de la Organización Mundial de la Salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. La presentación clínica del CaP revela un amplio espectro, que va desde una enfermedad localizada de bajo riesgo que podría someterse a vigilancia activa hasta una enfermedad metastásica de alto riesgo que causa mortalidad y morbilidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>. Además, los pacientes con enfermedad confinada al órgano en el momento del diagnóstico pueden tener resultados oncológicos sustancialmente diferentes durante el seguimiento. Entre el 27 y el 53% de todos los pacientes que se someten a una prostatectomía radical (PR) o radioterapia (RT) desarrollan un aumento del antígeno prostático específico (PSA)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se han buscado varios biomarcadores y métodos de estratificación de riesgo como predictores de resultados en el CaP. Especialmente la puntuación en la escala de Gleason- grado de ISUP, el PSA total (tPSA) y el estadio clínico T se utilizan ampliamente para este propósito<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">4,5</span></a>. Los sistemas de clasificación de riesgo para la recurrencia bioquímica (RB) basados en estos parámetros son recomendados y utilizados universalmente en pacientes con CaP localizado y localmente avanzado<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">4,6</span></a>. Sin embargo, todavía existe la necesidad de biomarcadores pronósticos adicionales para predecir la RB y guiar el tratamiento en la gestión del CaP.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El CaP es una enfermedad heterogénea en múltiples niveles, como el morfológico, el genotípico y el fenotípico. Las características histomorfológicas y moleculares del tumor exhiben una notable diversidad entre diferentes pacientes (heterogeneidad interpaciente), diferentes focos tumorales en un paciente (heterogeneidad intertumoral) y dentro de un tumor dado (heterogeneidad intratumoral). Se ha destacado que estas heterogeneidades podrían resultar en fenotipos celulares distintos que contribuyen al comportamiento biológico general de un cáncer<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">7–9</span></a>. Se sabe que la heterogeneidad tumoral está asociada con la resistencia al tratamiento, el pronóstico y la supervivencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por lo tanto, la determinación de la heterogeneidad tumoral de manera no invasiva podría ser un enfoque prometedor para la medicina personalizada. En varios tipos de cáncer, diferentes modalidades de imagen molecular, dependiendo de los agentes radiofarmacéuticos utilizados, pueden ser útiles en la evaluación no invasiva de diversas propiedades moleculares y heterogeneidades, como el metabolismo de la glucosa y la expresión de receptores.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los agentes de tomografía por emisión de positrones (PET) dirigidos al antígeno de membrana específico de la próstata (PSMA), especialmente el galio-68 ([<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga)-PSMA, se utilizan ampliamente en la estadificación y reestadificación de pacientes con CaP. Se ha demostrado que la PET con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA es superior a las modalidades de imagen convencionales en términos de estadificación y evaluación de la RB en el CaP<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">11,12</span></a>. Diversos estudios han evaluado ampliamente el valor pronóstico de los parámetros semicuantitativos de la expresión de PSMA, como el valor máximo de captación estandarizado (SUVmáx), la lesión total-PSMA (TL-PSMA) y el volumen tumoral-PSMA (PSMA-TV). Aunque se ha demostrado su relación con diversas características clinicopatológicas pronósticas (GS, PSA, la presencia de ganglios linfáticos metastásicos o metástasis a distancia y el estadio patológico T, etc.) en el CaP, su capacidad pronóstica para predecir el curso de la enfermedad parece ser limitada por ahora<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">13–16</span></a>. Por lo tanto, se requieren biomarcadores de imagen mejorados y su combinación con características clinicopatológicas para una gestión efectiva del paciente.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La radiómica, un campo de investigación en rápido crecimiento, se puede definir como la extracción, análisis e interpretación de características cuantitativas de imágenes a gran escala a partir de imágenes médicas. Proporciona una gran cantidad de datos únicos que no pueden ser evaluados a simple vista, ni siquiera por expertos. El análisis de textura es una técnica destacada de la radiómica que evalúa la distribución y la interconexión de los niveles de escala de grises en píxeles o vóxeles. El análisis de textura incluye características presentes en el análisis radiómico. Ofrece una evaluación cuantitativa objetiva de la heterogeneidad tumoral in vivo. Por lo tanto, el objetivo del análisis de textura es generar modelos diagnósticos, predictivos y pronósticos utilizando biomarcadores de imágenes para responder a una pregunta clínica específica, como la discriminación de nódulos pulmonares benignos y malignos, la determinación de perfiles tumorales agresivos y los resultados del paciente (supervivencia, respuesta a la terapia, etc.)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">17–19</span></a>.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Numerosos estudios sobre el análisis de textura de imágenes de tomografía computarizada (TC), resonancia magnética (RM) y PET en varios tipos de cáncer han revelado resultados prometedores. Aunque el número de estudios sobre el análisis de textura de PET con PSMA en CaP es limitado, la mayoría de ellos se centran en la predicción de la clasificación de riesgo bajo-alto, la presencia de ganglios linfáticos metastásicos pélvicos y el grado ISUP-GS<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">20–23</span></a>. Nuestra hipótesis en el presente estudio fue que las características de textura de los tumores primarios de próstata en la PET con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA previo al tratamiento podrían predecir el desarrollo de RB en pacientes con CaP que se sometieron a terapias definitivas. Esto podría ser beneficioso para la gestión e intensificación del tratamiento en esos pacientes. En consecuencia, el objetivo de este estudio fue evaluar el papel del análisis de textura de los tumores primarios en la PET con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA previa al tratamiento en la predicción del desarrollo de RB en pacientes con CaP que se sometieron a RT o PR definitivas.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Material y métodos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Población de pacientes</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio retrospectivo fue aprobado por el comité de ética local (número: 2023-01/17). No se requirió el consentimiento informado. En el presente estudio, se evaluaron los pacientes con adenocarcinoma de próstata que habían tenido un PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11 previo al tratamiento. En nuestro centro, los pacientes con una puntuación de Gleason ≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7 o PSA total ≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml (grupos de riesgo intermedio o alto) son elegibles para una PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA previa al tratamiento. Además, los pacientes con hallazgos radiológicamente sospechosos pueden someterse a una imagen de PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA antes del tratamiento.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los pacientes con adenocarcinoma de próstata que tenían una PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11 antes del tratamiento y que mostraron un tumor primario de próstata positivo para PSMA sin metástasis a distancia, que se sometieron a RT o PR definitivas, y que tuvieron una duración de seguimiento suficiente (al menos 6 meses) fueron incluidos en el presente estudio. Se excluyeron del estudio los pacientes que recibieron tratamiento (quimioterapia, RT, cirugía, etc.) para el CaP antes del PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11 o que tuvieron un segundo cáncer primario.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Características clinicopatológicas</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizó el sistema de información del hospital para evaluar las características demográficas de los pacientes y sus historias clínicas. Se registraron los valores de tPSA al diagnóstico, tPSA nadir después de las terapias definitivas, fosfatasa alcalina y lactato deshidrogenasa. Se evaluaron la puntuación en la escala de Gleason (GS), los grados ISUP, el porcentaje de malignidad en la biopsia, el número de biopsias positivas y biopsias con grados ISUP 4-5, la positividad del margen quirúrgico, los estadios patológicos N y T, la presencia de invasión perineural, extensión extraprostática e invasión de vesículas seminales a partir de los informes de anatomía patológica. Se evaluaron los grupos de riesgo (riesgo bajo: tPSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10 y grado ISUP 1, riesgo intermedio: tPSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10-20 o grado ISUP 2/3, y riesgo alto: tPSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20 o grado ISUP 4/5) según los grados ISUP y los valores de tPSA al diagnóstico. Se registraron los planes de RT y cirugía de los pacientes. Finalmente, se evaluó el desarrollo de la RB durante el seguimiento. Se define RB como un aumento de 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml o más por encima del nadir del PSA después de la RT y detectabilidad consecutiva del PSA (≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/Ml) después de la PR. El tiempo hasta la RB se calculó a partir de la fecha de las terapias con intención curativa. Los pacientes fueron seguidos hasta la muerte o la última visita médica.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Adquisición de la PET/TC</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11 se administró por vía intravenosa a una dosis de 0,05<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mCi/kg de peso corporal. El rango de actividad inyectada fue de 3,5 a 6,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mCi. Las imágenes de PET/TC se obtuvieron utilizando un dispositivo Siemens Biograph® TruePoint® 6 PET/TC tridimensional al menos 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min después de la inyección de [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11. El escáner PET y el escáner TC multidetector con cortes de 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm obtuvieron imágenes simultáneas en la misma sesión. La duración de cada posición (bed) fue de 3,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min. Se realizó la adquisición de imágenes desde el vértice hasta la mitad del muslo. Se realizaron imágenes de TC de baja dosis sin contraste yodado intravenoso para corrección de atenuación y correlación anatómica.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Análisis de las imágenes</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este estudio, se utilizó el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> de extracción de características locales de imágenes (LIFEx, por sus siglas en inglés) para el análisis de textura. Las imágenes PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11 de los pacientes se cargaron en LIFEx versión 7.3 en formato DICOM<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>. LIFEx es un paquete de software integral diseñado para el análisis de imágenes médicas, específicamente diseñado para radiómica y análisis de textura. Es un <span class="elsevierStyleItalic">software</span> gratuito y fácil de usar que proporciona una plataforma robusta para extraer una amplia gama de características cuantitativas de datos de imágenes médicas, incluidas las exploraciones PET, TC y RM.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el presente estudio, en las imágenes PET, se dibujaron volúmenes de interés (VOIs) manualmente en la región de la glándula prostática que mostraba visualmente un aumento en la captación de [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11 cuando la imagen PET se configuró en 0-7,5 veces el máximo valor de captación estandarizado (SUVmáx), realizado por un especialista experimentado en medicina nuclear (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Se utilizó un umbral del 40% del SUVmáx para definir los VOIs. Se midieron los parámetros PET convencionales como SUVmáx, SUVmedio, PSMA-TV (volumen de PSMA) y TL-PSMA (TV-PSMAxSUVmedio).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">LIFEx se ejecutó utilizando los siguientes parámetros de entrada: 64 niveles de gris para re-muestrear el contenido de la ROI, realizada mediante re-muestreo absoluto en 64 bins y unidades SUV entre un mínimo de 0 y un máximo de 40. El re-muestreo espacial se estableció en 4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm. Las características extraídas de las imágenes PET incluyen parámetros de primer orden (morfológicos, basados en intensidad, basados en intensidad local e histograma de intensidad) y parámetros de textura de segundo orden (matriz de co-ocurrencia de niveles de gris (GLCM), matriz de longitud de ejecución de niveles de gris (GLRLM), matriz de diferencia de tono gris del vecindario (NGTDM), matriz de longitud de zona de tamaño de niveles de gris (GLSZM) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>). Se incluyeron características compatibles con la iniciativa de estandarización de biomarcadores de Imagen (IBSI) en los análisis.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, se evaluaron los estadios miTNM de los pacientes en PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11 según lo descrito en la literatura<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Análisis estadístico</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se llevaron a cabo análisis estadísticos utilizando el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> SPSS® versión 25. Se calcularon los valores óptimos de corte utilizando el índice de Youden (sensibilidad + especificidad – 1) a partir de los análisis de curvas <span class="elsevierStyleItalic">receiver-operating characteristics</span> (ROC). Los parámetros PET convencionales y las características de textura se dividieron en 2 grupos según los valores óptimos de corte. Se realizaron análisis de regresión de Cox para identificar predictores de RB en análisis univariados y multivariados. Las variables altamente correlacionadas (r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,7) fueron excluidas de los análisis para prevenir la multicolinealidad.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis de supervivencia libre de RB se realizó utilizando el método de Kaplan-Meier. Se utilizó un nivel de error tipo 1 del 5% para inferir la significación estadística. Las curvas de Kaplan-Meier se exportaron desde SPSS® y posteriormente se combinaron en un solo gráfico utilizando Inkscape v.1.3.2, un editor de gráficos vectoriales gratuito y de código abierto.</p></span></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Resultados</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyeron 51 pacientes con CaP en el presente estudio. Las características clinicopatológicas de los pacientes se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>. La edad media de los pacientes fue de 67,2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6,7 (rango: 54-82) años. El número total de pacientes con CaP de bajo/intermedio riesgo y alto riesgo fue de 17 (33,3%) y 34 (66,7%), respectivamente. De los pacientes, 29 (56,9%) recibieron RT curativa primaria, mientras que los 22 restantes (43,1%) se sometieron a PR.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La duración media del seguimiento fue de 23,3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>12,7 meses. Durante el seguimiento, 5 (22,7%) pacientes con PR y 3 (10,3%) pacientes con RT curativa desarrollaron RB. Sin embargo, la diferencia no fue estadísticamente significativa (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,268). La media de supervivencia libre de RB fue de 48,1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,8 meses (IC del 95%: 42,6-53,6). Se encontró que la supervivencia libre de RB fue del 95,6% a 1 año, del 86,8% a 2 años y del 75,7% a 3 años (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>, curva roja).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se encontró que no hay una asociación significativa entre las características clinicopatológicas, los parámetros PET convencionales y el desarrollo de RB en los análisis univariados (todos los p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>). Los parámetros asociados significativamente con RB en los análisis univariados y multivariados se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>. Entre las características de primer orden, solo el nivel mínimo basado en intensidad de gris (INTENSITY-BASED-minimum grey level) mostró asociación con RB en los análisis univariados (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,050). No se encontró una asociación estadísticamente significativa entre el desarrollo de RB y las demás características de primer orden en los análisis univariados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0060">tabla suplementaria 1</a>). Los parámetros de suma de varianza GLCM (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,019) y prominencia de clúster GLCM (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,050) estuvieron significativamente asociados con el desarrollo de RB en los análisis univariados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>). Sin embargo, no hubo asociación significativa entre las otras características de segundo orden y el desarrollo de RB en los análisis univariados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0060">tabla suplementaria 2</a>). El nivel mínimo basado en intensidad de gris (INTENSITY-BASED-mínimo nivel de gris) (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,009) y la varianza de suma GLCM (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,004) se identificaron como predictores independientes de RB en el análisis multivariado, al incluir los parámetros de INTENSITY-BASED-mínimo nivel de gris, varianza de suma GLCM y prominencia de clúster GLCM (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>). En el análisis de Kaplan-Meier, se demostró que un valor más bajo de la varianza de suma GLCM (≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>52 unidades) se asoció con una menor supervivencia libre de RB en comparación con valores más altos (><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>52 unidades) (media de 28,6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3,2 vs. 53,2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,6 meses, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,007, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>, curvas azules), y un valor más alto de nivel mínimo basado en intensidad de gris (><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>58 unidades) se asoció con una peor supervivencia libre de RB en comparación con valores más bajos (≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>58 unidades) (media de 34,1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3,1 vs. 54,8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,2 meses, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,020, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>, curvas verdes).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Discusión</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La identificación precoz de los pacientes con CaP que tienen un peor pronóstico y desarrollarán RB durante el seguimiento es crucial para intensificar el tratamiento o evitar tratamientos innecesarios y sus efectos secundarios. Aunque el análisis radiómico de la RM ha sido evaluado por muchos estudios para predecir RB en pacientes con CaP<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>, existen estudios limitados sobre el análisis radiómico de las imágenes PET con PSMA en este tema<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>. En el presente estudio, al examinar conjuntamente las características clinicopatológicas, los parámetros PET convencionales y texturales para predecir el desarrollo de RB en pacientes con CaP que recibieron terapias definitivas, solo algunos parámetros de textura obtenidos de las imágenes PET PSMA mostraron un valor robusto para la predicción de RB en estos pacientes.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los parámetros PET convencionales relacionados con la expresión de PSMA (SUVmáx, SUVmedio, PSMA-TV, TL-PSMA) y la estadificación miTNM basada en imágenes PET PSMA han sido evaluados en varios estudios para la predicción de RB en pacientes con CaP<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">16,28–31</span></a>. En el presente estudio, se demostró que no existe una asociación significativa entre estos parámetros y el desarrollo de RB en pacientes con CaP que recibieron RT o PR definitivas. A diferencia de nuestro estudio, el estudio de Wang et al., ha mostrado que los estadios miT y miN, SUVmedio, SUVmáx y PSMA-TV de las lesiones primarias de próstata en [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA PET preoperatorias estaban asociadas con la supervivencia libre de RB y, además, el estadio miT y PSMA-TV son predictores independientes para la supervivencia libre de RB en pacientes con CaP que se sometieron a PR<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>. De manera similar, el estadio miT y SUVmáx en PET/TC con ligando PSMA fueron indicados como predictores superiores para RB en pacientes con CaP que se sometieron a PR<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>. Además, los valores de SUVmáx y la captación de PSMA en los tumores primarios se encontraron asociados con RB en pacientes con CaP que se sometieron a PR según varios estudios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">28–30</span></a>. Sin embargo, en consonancia con nuestro estudio, en el estudio de Spohn et al., los valores de SUVmáx extraídos de la próstata no estuvieron asociados con la supervivencia libre de RB en pacientes con CaP que recibieron RT definitiva<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>. Aunque se sabe que la expresión de PSMA está correlacionada con el grado histológico del tumor y juega un papel complejo en el comportamiento agresivo del tumor<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">28,32,33</span></a>, estas discrepancias entre los resultados de los estudios podrían deberse a las diversas poblaciones de pacientes y diseños de estudio utilizados. En el presente estudio, se examinaron especialmente los pacientes con CaP que recibieron todas las terapias definitivas (PR o RT definitiva). Por lo tanto, nuestro objetivo fue determinar predictores del comportamiento agresivo del tumor relacionado con RB en estas poblaciones de pacientes, independientemente de las opciones de terapia definitiva, y obtener una estratificación inicial del riesgo. En consecuencia, en el presente estudio, los parámetros PET convencionales no se asociaron con el desarrollo de RB, mientras que solo algunos parámetros de textura fueron predictores independientes de RB en pacientes con CaP que recibieron terapias definitivas.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis de textura de imágenes médicas refleja la variación espacial subyacente y la heterogeneidad de las intensidades de los vóxels dentro de un tumor. En los últimos años, se ha sugerido cada vez más que el análisis de textura podría proporcionar conocimientos predictivos y pronósticos valiosos en varios tipos de cáncer. Consistente con la tendencia de la literatura, el presente estudio ha demostrado que ciertos parámetros de textura derivados de la PET con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA antes del tratamiento tienen un papel predictivo destacado en el desarrollo de RB en pacientes con CaP. En nuestro estudio, mientras que el nivel de gris mínimo basado en intensidad, la varianza de suma GLCM y la prominencia de clúster GLCM mostraron estar asociados con el desarrollo de RB en análisis univariados, solo los parámetros de nivel de gris mínimo basado en intensidad y varianza de suma GLCM fueron identificados como predictores independientes de RB en el análisis multivariado.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las características de textura son la digitalización de los valores de intensidad de gris de píxeles o vóxels en niveles definidos, como matrices. Cada característica intenta describir las diversas tendencias de heterogeneidad como asimetría, similitud, aleatoriedad, diversidad, etc. Las características basadas en intensidad describen cómo se distribuyen los niveles de gris dentro de la región de interés (ROI), mientras que la GLCM es una matriz que expresa cómo se combinan los niveles de gris discretizados de píxeles o vóxels vecinos en un volumen 3D a lo largo de una dirección de la imagen. La varianza de suma GLCM cuantifica la desviación del valor promedio de nivel de gris del vóxel, lo que refleja la similitud en los valores de nivel de gris. La prominencia del clúster GLCM expresa la asimetría en los valores de nivel de gris del vóxel. Del mismo modo, la entropía conjunta log2 GLCM es una medida de aleatoriedad, y el GLCM-NGLNU mide la variabilidad de la intensidad de nivel de gris<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>. Por lo tanto, a la luz de nuestro estudio, todas estas características de textura, especialmente la varianza de suma GLCM, podrían proporcionar información detallada sobre la heterogeneidad tumoral y el comportamiento agresivo en pacientes con CaP que se sometieron a terapias definitivas. Hasta dónde llega nuestro conocimiento, no existe un estudio sobre PET con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA antes del tratamiento en exactamente el mismo tema y diseño de estudio. Sin embargo, Marturano et al. han investigado el análisis radiómico de la PET con [<span class="elsevierStyleSup">18</span>F]F-fluorometilcolina antes del tratamiento para identificar a los pacientes que se sometieron a terapias definitivas con alto riesgo de RB. Aunque utilizaron un agente diferente al [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA, el estudio mostró que el rendimiento en la predicción de RB aumenta aún más cuando los datos clínicos se complementan con características radiómicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>. En el presente estudio, se encontró que un valor más bajo de varianza de suma GLCM estaba asociado con una peor supervivencia libre de RB. En línea con este resultado, un estudio sobre la predicción del cáncer de próstata clínicamente significativo utilizando características radiómicas de la RM multiparamétrica antes de la biopsia ha demostrado que un valor más bajo de varianza de suma GLCM en RM potenciada en T2 fue una de las características más críticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>. Aunque las modalidades de imagen y los resultados en estos estudios son diferentes, estos resultados han mostrado que la varianza de suma GLCM podría estar relacionada con la heterogeneidad tumoral en el cáncer de próstata. Sin embargo, se debe tener en cuenta que la heterogeneidad en diferentes radiofármacos y modalidades de imagen puede tener significados biológicos diferentes.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio presenta algunas limitaciones principales. En primer lugar, se trata de un estudio retrospectivo de un solo centro con un número reducido de pacientes. La población de pacientes fue heterogénea en cuanto a características clinicopatológicas y protocolos terapéuticos. En segundo lugar, no se aplicaron métodos de aprendizaje automático, validación cruzada ni validación externa debido al número limitado de pacientes. Antes de su uso regular en la clínica, este método debería investigarse a fondo mediante estudios prospectivos multicéntricos con cohortes más grandes. Finalmente, la verdadera relación entre los parámetros de textura y las características biológicas del tumor sigue siendo incierta y no se pudieron investigar las bases histopatológicas-genéticas de las características debido a la naturaleza del estudio.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Conclusión</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro estudio ha demostrado que la heterogeneidad tumoral en la PET pretratamiento con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA está asociada con un alto riesgo de RB en los pacientes con cáncer de próstata que recibieron terapias definitivas, a pesar de las limitaciones. En el futuro, los parámetros de textura seleccionados derivados de PET pretratamiento con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA podrían tener un gran potencial en la estratificación inicial del riesgo para la predicción de RB en los pacientes que han recibido terapias definitivas.</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Conflicto de intereses</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:11 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres2241987" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusión" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1875729" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres2241986" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Purpose" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusion" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1875728" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y métodos" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Población de pacientes" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Características clinicopatológicas" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Adquisición de la PET/TC" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Análisis de las imágenes" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Análisis estadístico" ] ] ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Conclusión" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2024-03-12" "fechaAceptado" => "2024-06-12" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1875729" "palabras" => array:5 [ 0 => "PET [68Ga]Ga-PSMA" 1 => "Cáncer de próstata" 2 => "Radiómica" 3 => "Análisis de textura" 4 => "Heterogeneidad tumoral" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1875728" "palabras" => array:5 [ 0 => "[68Ga]Ga-PSMA PET" 1 => "Prostate cancer" 2 => "Radiomics" 3 => "Texture analysis" 4 => "Tumor heterogeneity" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El objetivo de este estudio es investigar el valor del análisis de textura de los tumores primarios en PET con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA pretratamiento en la predicción del desarrollo de recurrencia bioquímica (RB) en pacientes con cáncer de próstata que se sometieron a terapia radical.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se incluyeron en el estudio 51 pacientes con adenocarcinoma de próstata que se realizaron una PET/TC con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA-11 pretratamiento y se sometieron a radioterapia (RT) con intención curativa o prostatectomía radical (PR). Se registraron las características demográficas, clínico-patológicas, la presencia de RB y la última fecha de seguimiento de los pacientes. Los parámetros de textura y convencionales de la PET (valor máximo de captación estandarizado [SUVmáx], lesión total-PSMA [TL-PSMA] y volumen tumoral de PSMA [PSMA-TV]) se obtuvieron a partir de imágenes PET/TC utilizando el programa LifeX. Los parámetros se agruparon utilizando el índice de Youden en el análisis ROC. Los factores que predicen la RB se determinaron mediante análisis de regresión de Cox.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Veintinueve (56,9%) pacientes recibieron RT curativa primaria, mientras que los 22 (43,1%) pacientes restantes se sometieron a PR. Cinco (22,7%) pacientes con PR y 3 (10,3%) pacientes con RT curativa desarrollaron RB durante el seguimiento. El nivel de gris mínimo basado en la intensidad (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,050), la varianza de la suma GLCM (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,019) y la prominencia del grupo GLCM (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,050) se asociaron con RB en el análisis univariado. El nivel de gris mínimo basado en la intensidad (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,009) y la varianza de la suma GLCM (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,004) fueron predictores independientes de RB en el análisis multivariado.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusión</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La heterogeneidad tumoral en la PET con [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA previa al tratamiento se asocia con un alto riesgo de RB en pacientes con CaP que se sometieron a terapias definitivas.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusión" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Purpose</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The aim of this study is to research the value of the texture analysis of primary tumors in pre-treatment [68Ga]Ga-PSMA PET in the prediction of the development of biochemical recurrence (BCR) in prostate cancer patients who underwent definitive therapies.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Methods</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Fifty-one patients with prostate adenocarcinoma who had a pre-treatment [68Ga]Ga-PSMA-11 PET/CT and underwent definitive radiotherapy (RT) or radical prostatectomy (RP) were included in the study. Demographics, clinicopathologic features, the presence of BCR, and the last follow-up date of patients were recorded. Textural and conventional PET parameters (maximum standardized uptake value (SUVmax), total lesion-PSMA (TL-PSMA), and PSMA-tumor volume (PSMA-TV)) were obtained from PET/CT images using LifeX program. Parameters were grouped using the Youden index in ROC analysis. Factors predicting the BCR were determined using Cox regression analyses.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Twenty-nine (56.9%) patients have received primary curative RT, while the remaining 22 (43.1%) patients have undergone RP. 5 (22.7%) patients with RP and 3 (10.3%) patients with curative RT have developed BCR during the follow-up. INTENSITY-BASED-minimum grey level (<span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.050), GLCM-sum variance (<span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.019), and GLCM-cluster prominence (<span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.050) were associated with BCR in univariate analysis. INTENSITY-BASED-minimum grey level (<span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.009) and GLCM-sum variance (<span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.004) were found as independent predictors of BCR in the multivariate analysis.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusion</span><p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Tumor heterogeneity on pre-treatment [68Ga]Ga-PSMA PET is associated with a high risk of BCR in PCa patients who underwent definitive therapies.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Purpose" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusion" ] ] ] ] "apendice" => array:1 [ 0 => array:1 [ "seccion" => array:1 [ 0 => array:4 [ "apendice" => "<p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="upi0005"></elsevierMultimedia></p>" "etiqueta" => "Anexo A" "titulo" => "Material adicional" "identificador" => "sec0065" ] ] ] ] "multimedia" => array:7 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 2137 "Ancho" => 2175 "Tamanyo" => 214923 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Análisis de texturas de las imágenes de [<span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga]Ga-PSMA (A: coronal; B: sagital; C: axial; D: ímágenes en corte axial con VOI (flecha roja))</p> <p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Las imágenes de los pacientes se cargaron en formato DICOM (A-B-C-D). Los volúmenes de interés (VOI) de los tumores primarios de próstata se dibujaron de forma semiautomática. Las lesiones del tumor primario se segmentaron utilizando el 40% del valor máximo en el VOI como umbral (D). Se extrajeron características de textura de los VOI de los tumores.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1568 "Ancho" => 2508 "Tamanyo" => 239360 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curvas de Kaplan-Meier que ilustran la supervivencia libre de RB en todos los pacientes (curvas rojas). Curvas de Kaplan-Meier según la varianza de la suma de GLCM (curvas azules) y el nivel de gris mínimo basado en la intensidad (curvas verdes).</p>" ] ] 2 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="4" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Características de primer orden</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Morfológicas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Área de superficie, relación superficie/volumen, compacidad, desproporción esférica, centro de cambio de masa, intensidad integrada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Basadas en la intensidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Media, varianza, asimetría, curtosis, mediana, nivel de gris mínimo, percentil 10, percentil 90, nivel de gris máximo, rango intercuartílico, rango, media robusta de la desviación absoluta, coeficiente de variación, área bajo la curva-CSH, energía, error cuadrático medio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Basadas en intensidad local \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">pico de intensidad global (1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml), pico de intensidad global \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Histograma de intensidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Media, varianza, asimetría, curtosis, media de la desviación absoluta, media robusta de la desviación absoluta, mediana de la desviación absoluta, coeficiente de variación, coeficiente de dispersión del cuartil, entropía log 10, entropía log2, área bajo la curva-CSH, uniformidad, gradiente máximo del histograma, gradiente mínimo del histograma \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="4" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Características de segundo orden</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Matriz de co-ocurrencia del nivel de gris (GLCM) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Varianza del conjunto, entropía del conjunto log 2, diferencia de varianza, diferencia de entropía, suma promedio, varianza de suma, suma de la entropía, contraste, disimilitud, diferencia inversa normalizada, momento de diferencia inversa normalizada, varianza inversa, correlación, autocorrelación, sombra del clúster, prominencia del clúster \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Matriz de longitud de ejecución del nivel de gris (GLRLM) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Énfasis a corto plazserSRE), énfasis a largo plazo (LRE), énfasis de ejecución de alto nivel de gris (HGLRE), énfasis de bajo nivel de gris a corto plazo (SRLGLE), énfasis de alto nivel de gris a corto plazo (SRHGLE), énfasis de bajo nivel de gris a largo plazo (LRLGLE), énfasis de alto nivel de gris a largo plazo (LRHGLE), no uniformidad del nivel de gris (GLNU), no uniformidad de la longitud de ejecución (RLNU) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Matriz de diferencia de tono gris de vecindario (NGTDM) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Grosería, contraste, complejidad, fuerza \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Matriz de longitud de zona del nivel de gris (GLSZM) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Énfasis en zonas pequeñas (SZE), énfasis en zona grande (LZE), énfasis de la zona de bajo nivel de gris (LGLZE), énfasis de la zona de alto nivel de gris (HGLZE), énfasis de la zona pequeña de bajo nivel de gris (SZLGE), énfasis de la zona pequeña de alto nivel de gris (SZHGLE), varianza del nivel de gris (GLV), varianza del tamaño de la zona (ZSV), entropía del tamaño de la zona (ZSE) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3653890.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Parámetros de textura extraídos de las imágenes de PET con <span class="elsevierStyleSup">68</span>Ga PSMA</p>" ] ] 3 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">PSA: antígeno prostático específico; TDA: terapia de deprivación androgénica; tPSA: antígeno prostático específico total.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Características clinicopatológicas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DE o mediana (min-máx) o N (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Edad</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">67,2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6,7 (54-82) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">PSA total (ug/l)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12,85 (3,3-323,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">ISUP grado</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Grado 1-3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">24 (47,1%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Grado 4-5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27 (52,9%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Estratificación del riesgo</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Bajo-intermedio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17(33,3%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Alto \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">34(66,7%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Número de biopsias positivas</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 (1-12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Número de biopsias con ISUP grado 4-5</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 (0-12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Presencia de invasión perineural</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Positiva \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25 (49,0%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Negativa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 (9,8%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Desconocido \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21 (41,2%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Fosfatasa alcalina</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">65,6 (33,0-175,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Lactato deshidrogenasa</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">182,9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>27,8 (127-149) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Hallazgos de la PET/TC con</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">68</span></span><span class="elsevierStyleItalic">GaPSMA</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tumor primario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>SUVmáx (g/ml)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>SUVmedio (g/ml)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>PSMA-volumen tumoral (PSMA-TV) (cm<span class="elsevierStyleSup">3</span>)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Lesión total-PSMA (TL-PSMA) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,6 (3,9-91,2)6,8 (2,1-47,5)10,4 (1,3-49,8)73,0 (17,6-2350,47) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>miT estadio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>miT2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>miT3-4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">31 (60,8%)20 (39,2%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>miN estadio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>miN0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>miN1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">33 (64,7%)18 (35,3%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Radioterapia curativa como tratamiento primario</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">29 (56,9%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Radioterapia pelviana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23 (79,3%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Aplicación de <span class="elsevierStyleItalic">boost</span> para adenopatías pelvianas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 (48,3%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>TDA con radioterapia<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>TDA neoadyuvante<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>TDA concomitante<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>No TDA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23 (79,3%)5 (17,2%)1 (3,4%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Prostatectomía radical</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">+</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">linfadenectomía pelviana</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22 (43,1%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Hallazgos histológicos de la prostatectomía radical (n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">19)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Extensión extraprostática<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Invasión de vesículas seminales<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Positividad de los márgenes quirúrgicos<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Positividad de las adenopaTÍas (pN<span class="elsevierStyleSup">+</span>)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Estadio T histopatológICo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Pt2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>pT3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13 (68,4%)8 (42,1%)8 (42,1%)4 (21,1%)4 (21,1%)15 (78,9%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">tPSA nadir (μg/l)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,015 (0,0-0,90) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Duración del seguimiento (meses)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23,3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>12,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Recurrencia bioquímica</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Radioterapia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3/29 (10,3%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Prostatectomía radical \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5/22 (22,7%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8/51 (15,7%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3653887.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características clinicopatológicas de los pacientes</p>" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">PET: tomografía por emisión de positrones; PR: prostatectomía radical; RT: radioterapia; tPSA: antígeno prostático específico total.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Parámetros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor de p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Parámetros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor de p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Edad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,364 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Fosfatasa alcalina \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,130 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">ISUP grado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,650 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Lactato deshidrogenasa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,746 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">tPSA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,259 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Plan de hormonoterapia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,744 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Estratificación de riesgo (bajo, intermedio, alto) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,502 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">RT: <span class="elsevierStyleItalic">boost</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,539 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Terapia con intención radical (RT vs. PR) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,149 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">RT: pélvis \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,078 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Linfadenectomía pelviana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,877 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">SUVmáx del tumor primario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,380 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">tPSA nadir \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,068 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">SUVmedio del tumor primario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,337 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Porcentaje de malignidad en la biopsia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,789 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">PSMA-TV del tumor primario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,545 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Número de biopsias positivas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,974 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">TL-PSMA del tumor primario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,445 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Número de biopsias con ISUP grado 4-5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,886 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Estadio miT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,499 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Presencia de invasión perineural \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,598 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Estadio miN \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,151 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Presencia de extensión extraprostática \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,568 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Presencia de invasión de vesículas seminales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,366 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Positividad de los márgenes quirúrgicos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,628 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">EsTAdio pN<span class="elsevierStyleSup">±</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,897 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">EsTAdio pT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,606 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3653889.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0080" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Resultados del análisis univariado de las características clinicopatológicas y los parámetros convencionales de la PET</p>" ] ] 5 => array:8 [ "identificador" => "tbl0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at4" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0095" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">IC 95%: intervalo de confianza del 95%; OR: <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span>; RB: recurrencia bioquímica; tPSA: antígeno prostático específico total.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Análisis univariado</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Análisis multivariado</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC 95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor de p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC 95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor de p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Basado en intensidad-nivel de gris mínimo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,174 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,996-67,04 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,050 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">38,636 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,44-609,91 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,009 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">GLCM-varianza de suma \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,147 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,030-0,729 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,019 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,036 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,004-0,355 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,004 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">GLCM-prominencia del clúster \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,971 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,988-15,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,050 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3653888.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0090" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Parámetros asociados significativamente con la RB en los análisis univariados y multivariados</p>" ] ] 6 => array:5 [ "identificador" => "upi0005" "tipo" => "MULTIMEDIAECOMPONENTE" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Ecomponente" => array:2 [ "fichero" => "mmc1.doc" "ficheroTamanyo" => 151040 ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:36 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0185" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "H. Sung" 1 => "J. Ferlay" 2 => "R.L. Siegel" 3 => "M. Laversanne" 4 => "I. Soerjomataram" 5 => "A. Jemal" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.3322/caac.21660" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "CA Cancer J Clin" "fecha" => "2021" "volumen" => "71" "paginaInicial" => "209" "paginaFinal" => "249" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33538338" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 1 => array:3 [ "identificador" => "bib0190" "etiqueta" => "2" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Metastatic Prostate Cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "O. Sartor" 1 => "J.S. de Bono" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1056/NEJMra1701695" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "N Engl J Med" "fecha" => "2018" "volumen" => "378" "paginaInicial" => "645" "paginaFinal" => "657" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29412780" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 2 => array:3 [ "identificador" => "bib0195" "etiqueta" => "3" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Prostate Cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "W.G. Nelson" 1 => "A.M. De Marzo" 2 => "W.B. Isaacs" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1056/NEJMra021562" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "N Engl J Med" "fecha" => "2003" "volumen" => "349" "paginaInicial" => "366" "paginaFinal" => "381" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12878745" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 3 => array:3 [ "identificador" => "bib0200" "etiqueta" => "4" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "EAU guidelines" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "colaboracion" => "Urology Eao." "etal" => false ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Libro" => array:4 [ "titulo" => "Edn. Presented at the EAU annual congress Milan 2023" "fecha" => "2023" "editorial" => "EAU Guidelines Office" "editorialLocalizacion" => "Arnhem, the Netherlands" ] ] ] ] ] ] 4 => array:3 [ "identificador" => "bib0205" "etiqueta" => "5" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Biochemical Outcome After Radical Prostatectomy, External Beam Radiation Therapy, or Interstitial Radiation Therapy for Clinically Localized Prostate Cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "A.V. D’Amico" 1 => "R. Whittington" 2 => "S.B. Malkowicz" 3 => "D. Schultz" 4 => "K. Blank" 5 => "G.A. Broderick" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1001/jama.280.11.969" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "JAMA" "fecha" => "1998" "volumen" => "280" "paginaInicial" => "969" "paginaFinal" => "974" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9749478" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 5 => array:3 [ "identificador" => "bib0210" "etiqueta" => "6" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Prostate Cancer, Version 1.2023" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "E.M. Schaeffer" 1 => "S. Srinivas" 2 => "N. Adra" 3 => "Y. An" 4 => "D. Barocas" 5 => "R. Bitting" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.6004/jnccn.2022.0063" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "J Natl Compr Canc Netw." "fecha" => "2022" "volumen" => "20" "paginaInicial" => "1288" "paginaFinal" => "1298" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36509074" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 6 => array:3 [ "identificador" => "bib0215" "etiqueta" => "7" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Genomic and phenotypic heterogeneity in prostate cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "M.C. Haffner" 1 => "W. Zwart" 2 => "M.P. Roudier" 3 => "L.D. True" 4 => "W.G. Nelson" 5 => "J.I. Epstein" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1038/s41585-020-00400-w" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Nat Rev Urol" "fecha" => "2021" "volumen" => "18" "paginaInicial" => "79" "paginaFinal" => "92" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33328650" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 7 => array:3 [ "identificador" => "bib0220" "etiqueta" => "8" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "The genomic evolution of human prostate cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "T. Mitchell" 1 => "D.E. Neal" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1038/bjc.2015.234" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Br J Cancer" "fecha" => "2015" "volumen" => "113" "paginaInicial" => "193" "paginaFinal" => "198" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26125442" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 8 => array:3 [ "identificador" => "bib0225" "etiqueta" => "9" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Genomic, pathological, and clinical heterogeneity as drivers of personalized medicine in prostate cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:4 [ 0 => "M. Fraser" 1 => "A. Berlin" 2 => "R.G. Bristow" 3 => "T. van der Kwast" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1016/j.urolonc.2013.10.020" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Urol Oncol" "fecha" => "2015" "volumen" => "33" "paginaInicial" => "85" "paginaFinal" => "94" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24768356" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 9 => array:3 [ "identificador" => "bib0230" "etiqueta" => "10" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Tumour heterogeneity in the clinic" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:4 [ 0 => "P.L. Bedard" 1 => "A.R. Hansen" 2 => "M.J. Ratain" 3 => "L.L. Siu" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1038/nature12627" "Revista" => array:7 [ "tituloSerie" => "Nature" "fecha" => "2013" "volumen" => "501" "paginaInicial" => "355" "paginaFinal" => "364" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24048068" "web" => "Medline" ] ] "itemHostRev" => array:3 [ "pii" => "S0140673622001635" "estado" => "S300" "issn" => "01406736" ] ] ] ] ] ] ] 10 => array:3 [ "identificador" => "bib0235" "etiqueta" => "11" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Prostate-specific membrane antigen PET-CT in patients with high-risk prostate cancer before curative-intent surgery or radiotherapy (proPSMA): A prospective, randomised, multicentre study" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "M.S. Hofman" 1 => "N. Lawrentschuk" 2 => "R.J. Francis" 3 => "C. Tang" 4 => "I. Vela" 5 => "P. Thomas" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1016/S0140-6736(20)30314-7" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Lancet" "fecha" => "2020" "volumen" => "395" "paginaInicial" => "1208" "paginaFinal" => "1216" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32209449" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 11 => array:3 [ "identificador" => "bib0240" "etiqueta" => "12" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Assessment of 68Ga-PSMA-11 PET Accuracy in Localizing Recurrent Prostate Cancer: A Prospective Single-Arm Clinical Trial" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "W.P. Fendler" 1 => "J. Calais" 2 => "M. Eiber" 3 => "R.R. Flavell" 4 => "A. Mishoe" 5 => "F.Y. Feng" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1001/jamaoncol.2019.0096" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "JAMA Oncol" "fecha" => "2019" "volumen" => "5" "paginaInicial" => "856" "paginaFinal" => "863" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30920593" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 12 => array:3 [ "identificador" => "bib0245" "etiqueta" => "13" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Dual time point imaging of staging PSMA PET/CT quantification; spread and radiomic analyses" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:5 [ 0 => "A. Aksu" 1 => "Ö. Vural Topuz" 2 => "G. Yılmaz" 3 => "G. Çapa Kaya" 4 => "B. Yılmaz" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s12149-021-01705-5" "Revista" => array:7 [ "tituloSerie" => "Ann Nucl Med" "fecha" => "2022" "volumen" => "36" "paginaInicial" => "310" "paginaFinal" => "318" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34988888" "web" => "Medline" ] ] "itemHostRev" => array:3 [ "pii" => "S0140673609610837" "estado" => "S300" "issn" => "01406736" ] ] ] ] ] ] ] 13 => array:3 [ "identificador" => "bib0250" "etiqueta" => "14" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Histology and PSMA Expression on Immunohistochemistry in High-Risk Prostate Cancer Patients: Comparison with (68)Ga-PSMA PET/CT Features in Primary Staging" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "L. Vetrone" 1 => "R. Mei" 2 => "L. Bianchi" 3 => "F. Giunchi" 4 => "A. Farolfi" 5 => "P. Castellucci" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.3390/cancers15061716" "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Cancers (Basel)" "fecha" => "2023" "volumen" => "15" "paginaInicial" => "1716" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36980602" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 14 => array:3 [ "identificador" => "bib0255" "etiqueta" => "15" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "(68)Ga-PSMA-I&T PET/CT for assessment of tumor burden in primary lesions of treatmentnaïve prostate cancer [Article in Chinese]" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "Y. Xie" 1 => "C. Li" 2 => "L. Zhang" 3 => "S. Zang" 4 => "F. Yu" 5 => "S. Wang" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.12122/j.issn.1673-4254.2022.08.05" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue Bao" "fecha" => "2022" "volumen" => "42" "paginaInicial" => "1143" "paginaFinal" => "1148" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36073212" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 15 => array:3 [ "identificador" => "bib0260" "etiqueta" => "16" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "PSMA-ligand uptake can serve as a novel biomarker in primary prostate cancer to predict outcome after radical prostatectomy" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "H. Wang" 1 => "T. Amiel" 2 => "C. Würnschimmel" 3 => "T. Langbein" 4 => "K. Steiger" 5 => "I. Rauscher" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1186/s13550-021-00818-2" "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "EJNMMI Res" "fecha" => "2021" "volumen" => "11" "paginaInicial" => "76" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34417907" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 16 => array:3 [ "identificador" => "bib0265" "etiqueta" => "17" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Joint EANM/SNMMI guideline on radiomics in nuclear medicine: Jointly supported by the EANM Physics Committee and the SNMMI Physics, Instrumentation and Data Sciences Council" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "M. Hatt" 1 => "A.K. Krizsan" 2 => "A. Rahmim" 3 => "T.J. Bradshaw" 4 => "P.F. Costa" 5 => "A. Forgacs" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s00259-022-06001-6" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Eur J Nucl Med Mol Imaging" "fecha" => "2023" "volumen" => "50" "paginaInicial" => "352" "paginaFinal" => "375" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36326868" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 17 => array:3 [ "identificador" => "bib0270" "etiqueta" => "18" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Radiomics and Digital Image Texture Analysis in Oncology (Review)" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:4 [ 0 => "A.A. Litvin" 1 => "D.A. Burkin" 2 => "A.A. Kropinov" 3 => "F.N. Paramzin" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.17691/stm2021.13.2.11" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Sovrem Tekhnologii Med" "fecha" => "2021" "volumen" => "13" "paginaInicial" => "97" "paginaFinal" => "104" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34513082" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 18 => array:3 [ "identificador" => "bib0275" "etiqueta" => "19" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Characterization of PET/CT images using texture analysis: The past, the present… any future?" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:6 [ 0 => "M. Hatt" 1 => "F. Tixier" 2 => "L. Pierce" 3 => "P.E. Kinahan" 4 => "C.C. Le Rest" 5 => "D. Visvikis" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s00259-016-3427-0" "Revista" => array:7 [ "tituloSerie" => "Eur J Nucl Med Mol Imaging" "fecha" => "2017" "volumen" => "44" "paginaInicial" => "151" "paginaFinal" => "165" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27271051" "web" => "Medline" ] ] "itemHostRev" => array:3 [ "pii" => "S0140673620310229" "estado" => "S300" "issn" => "01406736" ] ] ] ] ] ] ] 19 => array:3 [ "identificador" => "bib0280" "etiqueta" => "20" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "The added value of PSMA PET/MR radiomics for prostate cancer staging" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "E.L. Solari" 1 => "A. Gafita" 2 => "S. Schachoff" 3 => "B. Bogdanović" 4 => "A. Villagrán Asiares" 5 => "T. Amiel" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s00259-021-05430-z" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Eur J Nucl Med Mol Imaging" "fecha" => "2022" "volumen" => "49" "paginaInicial" => "527" "paginaFinal" => "538" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34255130" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 20 => array:3 [ "identificador" => "bib0285" "etiqueta" => "21" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Radiomic features from PSMA PET for non-invasive intraprostatic tumor discrimination and characterization in patients with intermediate- and high-risk prostate cancer – A comparison study with histology reference" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "C. Zamboglou" 1 => "M. Carles" 2 => "T. Fechter" 3 => "S. Kiefer" 4 => "K. Reichel" 5 => "T.F. Fassbender" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.7150/thno.32376" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Theranostics" "fecha" => "2019" "volumen" => "9" "paginaInicial" => "2595" "paginaFinal" => "2605" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31131055" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 21 => array:3 [ "identificador" => "bib0290" "etiqueta" => "22" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Role of [68Ga]Ga-PSMA-11 PET radiomics to predict post-surgical ISUP grade in primary prostate cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "S. Ghezzo" 1 => "P. Mapelli" 2 => "C. Bezzi" 3 => "A.M. Samanes Gajate" 4 => "G. Brembilla" 5 => "I. Gotuzzo" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s00259-023-06187-3" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Eur J Nucl Med Mol Imaging" "fecha" => "2023" "volumen" => "50" "paginaInicial" => "2548" "paginaFinal" => "2560" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36933074" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 22 => array:3 [ "identificador" => "bib0295" "etiqueta" => "23" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Radiomics Analysis on [68Ga]Ga-PSMA-11 PET and MRI-ADC for the Prediction of Prostate Cancer ISUP Grades: Preliminary Results of the BIOPSTAGE Trial" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "G. Feliciani" 1 => "M. Celli" 2 => "F. Ferroni" 3 => "E. Menghi" 4 => "I. Azzali" 5 => "P. Caroli" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.3390/cancers14081888" "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Cancers (Basel)" "fecha" => "2022" "volumen" => "14" "paginaInicial" => "1888" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35454793" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 23 => array:3 [ "identificador" => "bib0300" "etiqueta" => "24" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "LIFEx: A Freeware for Radiomic Feature Calculation in Multimodality Imaging to Accelerate Advances in the Characterization of Tumor Heterogeneity" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "C. Nioche" 1 => "F. Orlhac" 2 => "S. Boughdad" 3 => "S. Reuzé" 4 => "J. Goya-Outi" 5 => "C. Robert" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1158/0008-5472.CAN-18-0125" "Revista" => array:7 [ "tituloSerie" => "Cancer Res" "fecha" => "2018" "volumen" => "78" "paginaInicial" => "4786" "paginaFinal" => "4789" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29959149" "web" => "Medline" ] ] "itemHostRev" => array:3 [ "pii" => "S0140673605665440" "estado" => "S300" "issn" => "01406736" ] ] ] ] ] ] ] 24 => array:3 [ "identificador" => "bib0305" "etiqueta" => "25" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "E-PSMA: The EANM standardized reporting guidelines v1.0 for PSMA-PET" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "F. Ceci" 1 => "D.E. Oprea-Lager" 2 => "L. Emmett" 3 => "J.A. Adam" 4 => "J. Bomanji" 5 => "J. Czernin" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s00259-021-05245-y" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Eur J Nucl Med Mol Imaging" "fecha" => "2021" "volumen" => "48" "paginaInicial" => "1626" "paginaFinal" => "1638" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33604691" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 25 => array:3 [ "identificador" => "bib0310" "etiqueta" => "26" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "State of the art of radiomic analysis in the clinical management of prostate cancer: A systematic review" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "S. Ghezzo" 1 => "C. Bezzi" 2 => "L. Presotto" 3 => "P. Mapelli" 4 => "V. Bettinardi" 5 => "A. Savi" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:3 [ "tituloSerie" => "Crit Rev Oncol Hematol" "fecha" => "2022" "volumen" => "169" ] ] ] ] ] ] 26 => array:3 [ "identificador" => "bib0315" "etiqueta" => "27" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Supervised machine learning enables non-invasive lesion characterization in primary prostate cancer with [(68)Ga]Ga-PSMA-11 PET/MRI" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "L. Papp" 1 => "C.P. Spielvogel" 2 => "B. Grubmüller" 3 => "M. Grahovac" 4 => "D. Krajnc" 5 => "B. Ecsedi" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s00259-020-05140-y" "Revista" => array:7 [ "tituloSerie" => "Eur J Nucl Med Mol Imaging" "fecha" => "2021" "volumen" => "48" "paginaInicial" => "1795" "paginaFinal" => "1805" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33341915" "web" => "Medline" ] ] "itemHostRev" => array:3 [ "pii" => "S1473309921004850" "estado" => "S300" "issn" => "14733099" ] ] ] ] ] ] ] 27 => array:3 [ "identificador" => "bib0320" "etiqueta" => "28" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "(68)Ga-PSMA-11 PET/MRI in Patients with Newly Diagnosed Intermediate- or High-Risk Prostate Adenocarcinoma: PET Findings Correlate with Outcomes After Definitive Treatment" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "F. Moradi" 1 => "H. Duan" 2 => "H. Song" 3 => "G.A. Davidzon" 4 => "B.I. Chung" 5 => "A.E.C. Thong" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.2967/jnumed.122.263897" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "J Nucl Med" "fecha" => "2022" "volumen" => "63" "paginaInicial" => "1822" "paginaFinal" => "1828" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35512996" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 28 => array:3 [ "identificador" => "bib0325" "etiqueta" => "29" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Prediction of Biochemical Recurrence After Radical Prostatectomy Based on Preoperative (68)Ga-PSMA-11 PET/CT" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "X. Qiu" 1 => "M. Chen" 2 => "H. Yin" 3 => "Q. Zhang" 4 => "H. Li" 5 => "S. Guo" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:3 [ "tituloSerie" => "Front Oncol" "fecha" => "2021" "volumen" => "11" ] ] ] ] ] ] 29 => array:3 [ "identificador" => "bib0330" "etiqueta" => "30" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Primary tumour PSMA intensity is an independent prognostic biomarker for biochemical recurrence-free survival following radical prostatectomy" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "M.J. Roberts" 1 => "A. Morton" 2 => "N. Papa" 3 => "A. Franklin" 4 => "S. Raveenthiran" 5 => "W.J. Yaxley" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s00259-022-05756-2" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Eur J Nucl Med Mol Imaging" "fecha" => "2022" "volumen" => "49" "paginaInicial" => "3289" "paginaFinal" => "3294" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35298693" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 30 => array:3 [ "identificador" => "bib0335" "etiqueta" => "31" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Risk Factors for Biochemical Recurrence After PSMA-PET-Guided Definitive Radiotherapy in Patients With De Novo Lymph Node-Positive Prostate Cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "S.K.B. Spohn" 1 => "V. Birkenmaier" 2 => "J. Ruf" 3 => "M. Mix" 4 => "A. Sigle" 5 => "E. Haehl" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:3 [ "tituloSerie" => "Front Oncol" "fecha" => "2022" "volumen" => "12" ] ] ] ] ] ] 31 => array:3 [ "identificador" => "bib0340" "etiqueta" => "32" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "PSMA expression: A potential ally for the pathologist in prostate cancer diagnosis" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "S. Bravaccini" 1 => "M. Puccetti" 2 => "M. Bocchini" 3 => "S. Ravaioli" 4 => "M. Celli" 5 => "E. Scarpi" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1038/s41598-018-22594-1" "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Sci Rep" "fecha" => "2018" "volumen" => "8" "paginaInicial" => "4254" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29523813" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 32 => array:3 [ "identificador" => "bib0345" "etiqueta" => "33" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "More Than Meets the Eye: Scientific Rationale behind Molecular Imaging and Therapeutic Targeting of Prostate-Specific Membrane Antigen (PSMA) in Metastatic Prostate Cancer and Beyond" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:6 [ 0 => "A. Hyväkkä" 1 => "V. Virtanen" 2 => "J. Kemppainen" 3 => "T.J. Grönroos" 4 => "H. Minn" 5 => "M. Sundvall" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.3390/cancers13092244" "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Cancers (Basel)" "fecha" => "2021" "volumen" => "13" "paginaInicial" => "2244" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34067046" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 33 => array:3 [ "identificador" => "bib0350" "etiqueta" => "34" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "The image biomarker standardization initiative: Standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "A. Zwanenburg" 1 => "M. Vallières" 2 => "M.A. Abdalah" 3 => "H.J. Aerts" 4 => "V. Andrearczyk" 5 => "A. Apte" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1148/radiol.2020191145" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Radiology" "fecha" => "2020" "volumen" => "295" "paginaInicial" => "328" "paginaFinal" => "338" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32154773" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 34 => array:3 [ "identificador" => "bib0355" "etiqueta" => "35" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Role of radiomic analysis of [(18)F]fluoromethylcholine PET/CT in predicting biochemical recurrence in a cohort of intermediate and high risk prostate cancer patients at initial staging" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "F. Marturano" 1 => "P. Guglielmo" 2 => "A. Bettinelli" 3 => "F. Zattoni" 4 => "G. Novara" 5 => "A. Zorz" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s00330-023-09642-9" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Eur Radiol" "fecha" => "2023" "volumen" => "33" "paginaInicial" => "7199" "paginaFinal" => "7208" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/37079030" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] 35 => array:3 [ "identificador" => "bib0360" "etiqueta" => "36" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Prediction of Clinically Significant Cancer Using Radiomics Features of Pre-Biopsy of Multiparametric MRI in Men Suspected of Prostate Cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "C.N. Ogbonnaya" 1 => "X. Zhang" 2 => "B.S.O. Alsaedi" 3 => "N. Pratt" 4 => "Y. Zhang" 5 => "L. Johnston" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.3390/cancers13246199" "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Cancers (Basel)" "fecha" => "2021" "volumen" => "13" "paginaInicial" => "6199" "link" => array:1 [ 0 => array:2 [ "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34944819" "web" => "Medline" ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "url" => "/2253654X/unassign/S2253654X24000404/v1_202409160424/es/main.assets" "Apartado" => null "PDF" => "https://static.elsevier.es/multimedia/2253654X/unassign/S2253654X24000404/v1_202409160424/es/main.pdf?idApp=UINPBA00004N&text.app=https://www.elsevier.es/" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S2253654X24000404?idApp=UINPBA00004N" ]
Información de la revista
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Original
Disponible online el 16 de septiembre de 2024
Heterogeneidad del tumor primario en la PET/TC con [68Ga]Ga-PSMA previa al tratamiento para la predicción de la recurrencia bioquímica en el cáncer de próstata
Primary Tumor Heterogeneity on Pre-treatment [68Ga]Ga-PSMA PET/CT for the Prediction of Biochemical Recurrence in Prostate Cancer
a Department of Nuclear Medicine, Hitit University Erol Olçok Training and Research Hospital, Çorum, Turkey
b Department of Nuclear Medicine, Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital, University of Health Sciences, Ankara, Turkey
c Department of Radiation Oncology, Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital, University of Health Sciences, Ankara, Turkey
d Department of Urology, Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital, University of Health Sciences, Ankara, Turkey