Modelo de predicción de citorreducción satisfactorio para el cáncer de ovario avanzado basado en datos de imágenes PET-CT

El cáncer de ovario es el tumor maligno ginecológico con mayor tasa de letalidad. A más del 70% de los pacientes se les diagnostica un estadio avanzado, que a menudo afecta a varios órganos de la pelvis y el abdomen, lo que aumenta la dificultad de la resección quirúrgica y la tasa de supervivencia a 5 años es solo del 30%. El tratamiento quirúrgico es la piedra angular del tratamiento del cáncer de ovario y si se puede lograr una reducción satisfactoria del tumor es un factor importante que afecta el pronóstico del cáncer de ovario. En la actualidad, los métodos utilizados para evaluar si se puede lograr una reducción tumoral satisfactoria incluyen la puntuación de Suidan basada en imágenes de TC y la puntuación de Fagotti basada en exploración laparoscópica, pero existen problemas como baja sensibilidad, poca especificidad o fuerte subjetividad, y la eficiencia de la predicción. La reducción satisfactoria del tumor es sólo alrededor del 60%. En los últimos años, la PET-CT se ha utilizado ampliamente en el diagnóstico de tumores. Pet-ct combinado con la tecnología de imágenes metabólicas PET y la tomografía computarizada tradicional pueden ayudar a distinguir la naturaleza de los tumores, evaluar la carga tumoral sistémica, definir el alcance de la lesión y proporcionar el estado metabólico de varias partes del cuerpo. Es necesario aclarar el valor de aplicación de las características de imágenes relacionadas con PET-CT y la información metabólica en el cáncer de ovario. El estudio anterior de nuestro equipo encontró que las imágenes relacionadas con PET-CT y la información metabólica mostraron ciertas ventajas en la predicción de una resección satisfactoria del cáncer de ovario, y el AUC alcanzó 0,85, que fue mejor que la puntuación actual de la imagen de CT y la puntuación laparoscópica. Por tanto, este proyecto pretende realizar un estudio retrospectivo multicéntrico para evaluar la tasa satisfactoria de reducción de tumores de cáncer de ovario avanzado utilizando imágenes PET-CT para guiar la práctica clínica y predecir el pronóstico de los pacientes. Al mismo tiempo, exploraremos las características biológicas moleculares y la relevancia clínica del cáncer de ovario mediante la combinación de secuenciación genómica y radiómica de alto rendimiento.