Diferenciación del cáncer gástrico y el linfoma gástrico mediante análisis de textura (TA) en tomografía por emisión de positrones (PET)
Introducción
El cáncer gástrico y el linfoma gástrico son neoplasias malignas distintas con características clínicas y radiológicas superpuestas, pero con estrategias terapéuticas y pronósticos diferentes. La diferenciación precisa entre estas entidades es crucial para un manejo efectivo. Si bien la biopsia endoscópica sigue siendo el método diagnóstico definitivo, es invasiva y tiene limitaciones para evaluar lesiones submucosas. Las modalidades de imagen no invasivas, como la tomografía computarizada (TC) y la resonancia magnética (RM), se utilizan ampliamente, pero presentan dificultades para distinguir de manera confiable entre estos tumores. La tomografía por emisión de positrones (PET) con 18F-fluorodesoxiglucosa (FDG) ofrece un enfoque metabólico que refleja la actividad glucolítica tumoral. Sin embargo, la variabilidad en la captación de FDG en ambos tumores limita la precisión diagnóstica de parámetros convencionales como el valor de captación estandarizado (SUV).
El análisis de textura (TA) es una técnica computacional que cuantifica la heterogeneidad intratumoral mediante la distribución espacial de intensidades de píxeles o vóxeles en imágenes médicas. El TA ha mostrado utilidad en aplicaciones oncológicas, como diagnóstico, estadificación y evaluación de respuesta terapéutica. Este estudio exploró el rol del TA en PET para diferenciar el cáncer gástrico del linfoma gástrico, así como el linfoma de bajo grado del de alto grado, mejorando la precisión diagnóstica y la toma de decisiones clínicas.
Métodos
Selección de pacientes
Este estudio retrospectivo incluyó 79 pacientes (45 con cáncer gástrico y 34 con linfoma gástrico) diagnosticados entre enero de 2013 y febrero de 2018. Los criterios de inclusión requirieron diagnóstico confirmado por biopsia endoscópica o patología quirúrgica, y una PET/TC con 18F-FDG previa al tratamiento. Se excluyeron pacientes con antecedentes oncológicos, tratamiento previo, datos incompletos o ausencia de captación de FDG en las lesiones.
Adquisición de imágenes
Los pacientes ayunaron ≥6 horas antes de la inyección intravenosa de 18F-FDG. Las imágenes PET/TC se obtuvieron con un escáner híbrido de 16 detectores, utilizando imágenes de TC para corrección de atenuación. Las imágenes PET se reconstruyeron con un tamaño de vóxel de 4 mm³.
Análisis de textura
Las regiones de interés (ROI) se delimitaron manualmente en las imágenes PET, abarcando el volumen tumoral completo y evitando la luz gástrica y lesiones metastásicas adyacentes. Las características de textura se extrajeron con software interno, incluyendo parámetros de histograma de primer orden (media, desviación estándar, asimetría, curtosis, entropía y percentiles) y características de segundo orden derivadas de la matriz de co-ocurrencia de niveles de gris (GLCM: entropyGLCM e inertiaGLCM). La concordancia intra e interobservador se evaluó para garantizar la fiabilidad.
Análisis estadístico
Las diferencias en características de textura y SUVs entre grupos se analizaron mediante la prueba de Mann-Whitney. La eficacia diagnóstica se evaluó con curvas ROC. La reproducibilidad de las mediciones se cuantificó mediante coeficientes de correlación intraclase (CCI).
Resultados
Características de los pacientes
La cohorte incluyó 47 hombres y 32 mujeres (mediana de edad: 60 años). Los casos de cáncer gástrico abarcaron diversos subtipos histológicos, mientras que los linfomas incluyeron tejido linfoide asociado a mucosas (MALT), linfoma de células B grandes difuso y otros.
Diferencias entre cáncer gástrico y linfoma gástrico
Se observaron diferencias significativas en SUVmax, SUVmean y múltiples parámetros de textura. InertiaGLCM (que cuantifica la variación local en la captación de FDG) fue significativamente menor en cáncer gástrico vs. linfoma, con un AUC de 0,714 para la diferenciación.
Diferencias entre linfoma gástrico de bajo y alto grado
El linfoma de bajo grado mostró valores menores de SUVmax, SUVmean y entropyHIST comparado con el de alto grado. SUVmax y SUVmean fueron los parámetros más efectivos (AUC: 0,818 y 0,842, respectivamente).
Diferencias entre linfoma de bajo grado y cáncer gástrico
EntropyGLCM fue significativamente menor en linfoma de bajo grado vs. cáncer gástrico, con un AUC de 0,770, sugiriendo su utilidad incluso cuando los SUVs son similares.
Correlaciones entre SUVs y características de histograma
Las características de histograma mostraron correlaciones positivas fuertes con SUVmax y SUVmean, indicando dependencia de los niveles de captación de FDG.
Discusión
Este estudio resalta el potencial del TA en PET para mejorar el diagnóstico diferencial de neoplasias gástricas. InertiaGLCM reflejó patrones de captación más uniformes en cáncer gástrico, mientras que entropyGLCM identificó heterogeneidad en linfomas de bajo grado. Estas características aportan información complementaria a los SUVs, especialmente en casos con captación superpuesta.
Limitaciones
El diseño retrospectivo, el tamaño muestral limitado y la heterogeneidad histológica podrían influir en los resultados. Se requieren estudios prospectivos para validar estos hallazgos.
Conclusión
El TA en PET, particularmente inertiaGLCM y entropyGLCM, ofrece un enfoque no invasivo prometedor para diferenciar cáncer gástrico de linfoma y estratificar grados de linfoma. Al cuantificar heterogeneidad tumoral y patrones metabólicos locales, el TA mejora la precisión diagnóstica y facilita estrategias terapéuticas personalizadas.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001206