Imagenología molecular para estratificación del cáncer de próstata

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 11 Jul 2016

Los investigadores han demostrado que la imagenología molecular puede ayudarles a los oncólogos a detectar y delinear, con exactitud, los tumores de próstata durante las biopsias, y también puede ser utilizado para la planificación preoperatoria.

Imagen: Estas imágenes comparan la histopatología axial y la PET/TC axial en seis segmentos de la glándula prostática de un paciente (Fotografía cortesía de la Universidad Ludwig-Maximilians de Múnich).

Los investigadores utilizaron la imagenología por tomografía de emisión de positrones/tomografía computarizada (PET/TC) del antígeno de Membrana Específico de la Próstata (PSMA) y la histología, para evaluar los tumores de próstata de los participantes del estudio. Los investigadores encontraron que mediante el uso de las imágenes de PET/TC para evaluar la captación tumoral de Ga-68 PSMA, fueron capaces de encontrar la totalidad del 67% de los tejidos que habían sido clasificados como cancerosos en una evaluación histológica. El PSMA se encuentra en la superficie de las células de cáncer de próstata. Los investigadores utilizaron una combinación de galio-68 radioactivo (Ga-68), y PSMA HBED-CC, un compuesto molecular, para detectar las células de cáncer de próstata.

Los investigadores presentaron los resultados en el congreso anual de la Sociedad de Medicina Nuclear e Imagenología Molecular (SNMMI 2016).

Wolfgang P. Fendler, MD, NM departamento de la Universidad Ludwig-Maximilians en Múnich (LMU, Múnich, Alemania), dijo: “El PSMA muestra una expresión exagerada significativa en las células de cáncer de próstata y la Ga-68 PSMA PET/TC demuestra una alta tasa de detección en pacientes con cáncer de próstata metastásico, recurrente. Sin embargo se ha realizado mucho menos investigación sobre la exactitud de la imagenología PSMA al comienzo de la enfermedad. Los resultados de nuestro estudio indican que la Ga-68 PSMA PET/TC puede identificar con exactitud las regiones afectadas de la próstata y, por lo tanto, podría convertirse en una herramienta prometedora para la caracterización no invasiva de los tumores y la orientación de la biopsia”.

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LMU