Rendimiento de la resonancia magnética multiparamétrica en la detección de invasión muscular oculta en el cáncer de vejiga urinaria (metricMRI)

El cáncer de vejiga urinaria es la segunda neoplasia más común del tracto urinario en todo el mundo. Representa del 6 al 8 % de las neoplasias malignas en hombres y del 2 al 3 % en mujeres, con las tasas de incidencia más altas en América del Norte, Europa y áreas con esquistosomiasis endémica en África y Medio Oriente.(1) Los factores que contribuyen al desarrollo del cáncer de vejiga son: la edad avanzada, el sexo masculino, el tabaquismo y la infección parasitaria con esquistosomiasis.

El cáncer de vejiga varía desde tumores no invasivos no agresivos que recurren y comprometen a los pacientes a una vigilancia de por vida hasta tumores agresivos e invasivos con alta mortalidad por enfermedad.(2) El conocimiento de las características clínicas, histopatológicas y de imagen de las neoplasias vesicales comunes es esencial. La herramienta de imágenes de primera línea para evaluar las lesiones de la vejiga es la ecografía, a la que puede seguir un examen de imágenes transversales, como una tomografía computarizada o una resonancia magnética, si el origen de la masa no está claro o si se sospecha una diseminación a distancia. Tomografía computarizada ( CT) tiene un uso limitado debido al daño de la radiación ionizante, la poca precisión y la alta variabilidad entre observadores en la estadificación del cáncer de vejiga.(3) El diagnóstico preoperatorio preciso de la invasión del músculo detrusor por cáncer de vejiga es importante porque los cánceres de vejiga que no invaden el músculo (etapa T1 o inferior) y los cánceres de vejiga que invaden el músculo (etapa T2 o superior) se tratan de manera diferente. El pronóstico del tumor depende principalmente del grado y la profundidad. de invasión y la presencia de carcinoma insitu (CIS).(4) La RM ahora se ha establecido como la modalidad de elección para la estadificación local del cáncer de vejiga y la evaluación de la afectación de los ganglios linfáticos regionales y la diseminación del tumor a los huesos pélvicos y las vías urinarias superiores.(5) Como tiene alto contraste de tejido, capacidades de imagen multiplanar y la capacidad de caracterización de tejido.(6) Actualmente, la resonancia magnética multiparamétrica (mp-MRI) se usa ampliamente para el diagnóstico y la estadificación del cáncer de vejiga. Consiste en la secuencia convencional [imágenes anatómicas ponderadas en T2 (T2WI)] y técnicas de resonancia magnética funcional [imágenes con contraste dinámico (DCE) e imágenes ponderadas por difusión (DWI)] .(7) La resonancia magnética multiparamétrica mejora la atención del paciente mediante imágenes de la vejiga con mejor resolución de los planos tisulares que la tomografía computarizada y sin exposición a la radiación.(8) La precisión diagnóstica de la resonancia magnética multiparamétrica en la diferenciación entre el cáncer de vejiga con invasión muscular y sin invasión muscular fue del 84 % con una sensibilidad máxima del 78 %.(9) El sistema de puntuación Vesical Imaging-Reporting and Data System (VIRADS) se creó en 2018 para estandarizar las imágenes y el informe de la estadificación del cáncer de vejiga con MRI multiparamétrica que sugiere la probabilidad de invasión del músculo detrusor. La enfermedad de invasión muscular tiene peor pronóstico y requiere cirugía radical.(4) La resonancia magnética multiparamétrica y el VI-RADS han sido validados como herramientas apropiadas para la estadificación local del cáncer de vejiga.(10) VI-RADS proporciona alta precisión diagnóstica para diagnosticar cáncer de vejiga de alto grado e invasión muscular.(11) Recopilación de datos: Se analizarán los datos calculados y recopilados prospectivamente. Programa informático: Paquete SPSS 23 Pruebas estadísticas: Se realizarán estadísticas descriptivas con frecuencia y tabulaciones cruzadas para variables categóricas. Se medirán medias y desviaciones estándar para variables numéricas. La prueba de chi-cuadrado se utilizará para comparar variables categóricas independientes. Las simulaciones de Monte Carlo se ejecutarán para múltiples grupos si las comparaciones no cumplen con los criterios de chi-cuadrado; En la comparación de los grupos se utilizará la prueba exacta de Fisher. La prueba t de Student se utilizará para comparar los datos numéricos que muestran una distribución normal; se realizará la prueba U de MannWhitney para las variables numéricas que no muestren una distribución normal. El valor P se establecerá en 0,05 y todas las comparaciones serán de dos colas.