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Ultrasonido y valoración de riesgo de cáncer ovárico

Ultrasonido y valoración de riesgo de cáncer ovárico

La detección temprana del cáncer de ovario continúa siendo un gran reto. La edad es el mayor factor para la determinación de la probabilidad de cáncer, con el ajuste de la edad incrementando conforme se avanza en años. El pobre pronóstico del cáncer de ovario está asociado con las etapas avanzadas de la enfermedad en el momento del diagnóstico. El uso del Doppler ha sido empleado en la evaluación de la neovascularidad de las neoplasias de ovario, a menudo combinado con otros marcadores ultrasónicos. La meta de la evaluación por ultrasonido es determinar las diferencias entre los hallazgos fisiológicos normales, cambios inflamatorios, procesos neoplásicos benignos y cáncer de ovario.

Marcadores y evaluación por ultrasonido

El marcador CA-125 es utilizado como un indicador relativo de malignidad; sin embargo, se ha demostrado la superioridad de los patrones de ultrasonido en la distinción entre neoplasias malignas y benignas.

Características ultrasonográficas de ovarios y masas anexiales

El tamaño longitudinal de las masas ováricas, junto con otras características, se ha encontrado como un factor significativo en la predicción de cáncer de ovario. Las masas largas están significativamente asociadas con un incremento en la probabilidad de cáncer de ovario.

Características morfológicas

Uno de los parámetros para el reconocimiento predictivo del tumor por ultrasonido es la morfología. Las características sonográficas incluyen el quiste y la composición del tumor sólido, así como la presencia de cualquier tipo de septación y papilación. La meta importante es identificar entidades no neoplásicas, las cuales pueden imitar apariencias neoplásicas.

Muchos autores han propuesto escalas cuantitativas o patrones cualitativos de algoritmos de reconocimiento que faciliten la categorización de una masa en un espectro desde un simple quiste hasta un quiste con septaciones, loculaciones, papilaciones y grado de predominancia sólida.

Evaluación Doppler

El Doppler se pensó que sería clave para distinguir entre las masas benignas y malignas por sus características vasculares. Las lesiones malignas suelen mostrar un incremento significativo en el flujo del Doppler color, señal de angiogénesis secundaria. La impresión global de la vascularidad del tumor refleja tanto el número y tamaño de los vasos tumorales como su capacidad funcional. La clasificación del color se usa para describir la cantidad de sangre que fluye del tumor en su totalidad:

  • 1: flujo de sangre no detectado
  • 2: flujo mínimo
  • 3: flujo moderado
  • 4: alta vascularidad

Las malignidades suelen exhibir un aumento en las señales de flujo, tanto en la periferia como en la región central de la masa, incluyendo septaciones y áreas de tumor sólido. Sin embargo, debido a la superposición de los parámetros de vascularidad entre neoplasias benignas y malignas, un diagnóstico diferencial firme basado únicamente en un espectro Doppler no es posible.

Muchos investigadores han utilizado variables sonográficas en un intento de predecir malignidad, concluyendo que podría ser posible estimar el riesgo de malignidad basándose en la morfología del ultrasonido. Más recientemente, se han desarrollado sistemas de puntuación para una discriminación más precisa entre neoplasias malignas y benignas.

En el diagnóstico preoperatorio de una masa anexial, la proyección multitécnica anual (ultrasonido transvaginal y CA-125 en suero) ha demostrado una mejor especificidad que la proyección de ultrasonido sola, aunque la sensibilidad no mostró diferencias estadísticamente significativas.

Comentario

El ultrasonido es una herramienta útil para la caracterización de las características de ovarios y masas anexiales, contribuyendo a la distinción entre neoplasias malignas y benignas. La combinación de ultrasonido con otros estudios y correlación clínica puede conducir a un diagnóstico más rápido y preciso, mejorando el pronóstico de los pacientes.

Artículo escrito por el Dr. Alberto Bravo

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