Original

Papel de la PET-FDG ante la duda diagnóstica de recidiva frente a radionecrosis en tumores cerebrales

C. Asensio, M.J. Pérez-Castejón, A. Maldonado, R. Montz, J.A. Ruiz-Moreno, M. Santos, I. García-Berrocal, J. Albert, J.L. Carreras-Delgado DOI: https://doi.org/10.33588/rn.27157.98185 OPEN ACCESS
Volumen 27 | Número 157 | Nº de lecturas del artículo 6.713 | Nº de descargas del PDF 249 | Fecha de publicación del artículo 01/09/1998
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RESUMEN Artículo en español English version
Introducción A pesar de ser la TAC y la RMN técnicas sensibles en la detección de tumores cerebrales, ambas tienen limitaciones en distinguir entre recidiva (RD) tumoral y radionecrosis (RN) postratamiento.

Pacientes y métodos En este trabajo hemos determinado la utilidad de la imagen metabólica mediante PET-FDG en estas situaciones. Se han evaluado 70 pacientes con tumores del SNC (22 astrocitomas de bajo grado, 25 de alto grado, 3 oligodendrogliomas, 13 metastásicos y 7 de otros tipos). Todos habían sido tratados con radioterapia y otros tratamientos como radiocirugía, quimioterapia o cirugía de forma variable, y presentaban una clínica que planteaba la necesidad de realizar diagnóstico diferencial recidiva frente a radionecrosis.

Resultados En el estudio de PET-FDG se ha realizado análisis visual y semicuantitativo mediante el SUV (Standardized Update Value). La confirmación de los hallazgos se obtuvo en 44 casos (24 RD y 20 RN). La RMN había resultado dudosa o no concluyente en la mayoría de casos, mientras que la PET obtuvo un diagnóstico correcto en todos ellos.

Conclusiones La imagen metabólica mediante PET-FDG es superior a las técnicas de imagen anatomoestructurales en el diagnóstico diferencial entre recidiva tumoral y radionecrosis en tumores del SNC sometidos a terapia. Son necesarios estudios prospectivos para evaluar el SUV como factor pronóstico de supervivencia
Palabras claveDiagnóstico por la imagenImaginologíaNeuroimagenNeuroimaginologíaPET-FDGRadionecrosisRecidiva tumoralResonancia magnética nuclear CategoriasCáncer y tumoresNeuroimagen
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