Valor Pronóstico Del Análisis Textural De Imágenes Con PET-TC De 18F-FDG En Pacientes Con Carcinoma Epidermoide De Cabeza Y Cuello
1Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España. 2Grupo de Bioingeniería y Telemedicina, ETSI Telecomunicación, Centro de Tecnología Biomédica, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, España. 3Centro de Investigaciones Biomédicas en Red en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina, Madrid, España.
Objetivo: Evaluar variables pronósticas obtenidas mediante el análisis de texturas de imágenes con PET-TC de 18F-FDG, en pacientes con cáncer de cabeza y cuello.
Material y métodos: Se han analizado 27 pacientes con carcinoma epidermoide de cabeza y cuello de 57,37 ± 9,35 años de los cuales 23 varones (85,18%) y 10 pacientes (37,03%) con análisis de HPV. Todos tienen un PET-TC con 18F-FDG, obteniéndose en 19p (70,37%) un estudio selectivo de cabeza y cuello (adicional al estándar), y en 8p (29,63%) solo uno de cuerpo completo. Las imágenes fueron analizadas mediante métodos visuales y cuantitativos habituales. Posteriormente utilizando software específico (LIFEx y MatLab) y previa segmentación de las lesiones objetivo, se hizo un análisis de texturas de las imágenes metabólicas evaluando cuantitativamente los volúmenes de captación, su heterogeneidad (GLMC, NGLDM, GLRLM, GLZLM, GNLU, LZGHE), y correlacionarlo con factores clínicos (edad, sexo, afectación ganglionar, supervivencia global, supervivencia libre de enfermedad y positividad de HPV).
Resultados: Finalmente estudiamos 23p, al tenerse que extraer 4p por pequeño tamaño de las lesiones. El estudio demostró una correlación significativa entre la energía del histograma de la lesión primaria y su afectación ganglionar (coeficiente de correlación -0,57 (p = 0,038) y -0,90 (p = 0,019) para estudios de cabeza y cuello y de cuerpo completo respectivamente). En cuanto a los parámetros cuantitativos, el volumen tumoral y TLG mostraron ser los mejores predictores de la supervivencia global (AUC de 0,72 (p = 0,002) y 0,66 (p = 0,008) respectivamente). En cuanto a los parámetros texturales destacan los valores predictivos de LZHGE (AUC = 0,8, p = 0,002) y GLNU de GLRLM (AUC = 0,72, p = 0,002). No se obtienen relaciones significativas con la supervivencia libre de enfermedad ni con HPV.
Conclusiones: Para la muestra analizada hemos demostrado la utilidad de las variables cuantitativas (TLG y volumen tumoral) y de análisis de texturas como factores pronósticos. La utilización de herramientas de análisis texturales de las imágenes requiere más estudios para asentar su utilidad clínica.
