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Ultrasonido puede predecir con eficacia el cáncer de ovario y prevenir cirugías innecesarias

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 24 Mar 2022
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Imagen: La aparición de lesiones ováricas en la ecografía es un predictor eficaz del riesgo de cáncer (Fotografía cortesía de Unsplash)
Imagen: La aparición de lesiones ováricas en la ecografía es un predictor eficaz del riesgo de cáncer (Fotografía cortesía de Unsplash)

El cáncer de ovario es el más mortal de los cánceres ginecológicos. La caracterización de las lesiones anexiales, o bultos cerca del útero, en el examen de ultrasonido, es crucial para el manejo adecuado de la paciente, ya que algunas lesiones anexiales pueden convertirse en cáncer, mientras que muchas otras son benignas y no requieren tratamiento. Los sistemas de estratificación de riesgo actuales funcionan bien, pero sus múltiples subcategorías y su enfoque multifacético pueden dificultar su dominio para los radiólogos en prácticas clínicas ocupadas. Según un nuevo estudio, la aparición de lesiones ováricas en la ecografía es un predictor eficaz del riesgo de cáncer que puede ayudar a las mujeres a evitar cirugías innecesarias.

En el nuevo estudio, investigadores del Centro Médico de la Universidad de Rochester (Rochester, NY, EUA) evaluaron un método que usa imágenes de ultrasonido para clasificar las lesiones anexiales en una de dos categorías: clásicas o no clásicas. Las lesiones clásicas son las que se detectan comúnmente, como los quistes llenos de líquido, que tienen un riesgo muy bajo de malignidad. Las lesiones no clásicas incluyen lesiones con un componente sólido y flujo sanguíneo detectado en la ecografía Doppler. Un enfoque clásico versus no clásico para estas lesiones podría ayudar a los radiólogos en una práctica clínica ocupada a evaluar más rápidamente una lesión.

Los investigadores observaron 970 lesiones anexiales aisladas en 878 mujeres, con una edad media de 42 años, con un riesgo promedio de cáncer de ovario, lo que significa que no tenían antecedentes familiares ni marcadores genéticos relacionados con la enfermedad. De las 970 lesiones, 53 (6 %) fueron malignas. El enfoque de categorización basado en ultrasonido clásico versus no clásico logró una sensibilidad del 92,5 % y una especificidad del 73,1 % para el diagnóstico de malignidad en el cáncer de ovario. La frecuencia de malignidad fue inferior al 1 % en lesiones con características ecográficas clásicas. Por el contrario, las lesiones que tenían un componente sólido con flujo sanguíneo tenían una frecuencia de malignidad del 32 % en el grupo de estudio general y del 50 % en los participantes del estudio que tenían más de 60 años.

Cuando se encuentra una lesión benigna clásica, los pacientes pueden estar seguros de que existe una lesión benigna, evitando un estudio extenso adicional. Si investigaciones adicionales respaldan los hallazgos del estudio, entonces el sistema podría terminar siendo una herramienta útil para los radiólogos que ahorraría a muchas mujeres los costos, el estrés y las complicaciones de la cirugía. Si bien estos hallazgos en los exámenes de ultrasonido de diagnóstico ofrecen información valiosa sobre la clasificación, no se ha demostrado que el ultrasonido sea beneficioso específicamente como examen de detección del cáncer de ovario.

"Si tiene algo que sigue los patrones de imagen clásicos descritos para estas lesiones, entonces el riesgo de cáncer es realmente bajo", dijo el autor principal del estudio, Akshya Gupta, M.D., del Centro Médico de la Universidad de Rochester. "Si tiene algo que no tiene una apariencia clásica, entonces la presencia de componentes sólidos y particularmente la presencia de flujo sanguíneo Doppler es realmente lo que aumenta el riesgo de malignidad".

"En última instancia, esperamos que mediante el uso de las funciones de ultrasonido podamos clasificar qué pacientes necesitan imágenes de seguimiento con ultrasonido o resonancia magnética y qué pacientes deben ser derivados a cirugía", dijo el Dr. Gupta.

Enlaces relacionados:
Centro Médico de la Universidad de Rochester


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