Glioma Difuso y la Resonancia Magnética como Herramienta Diagnostica, a Propósito de un Caso
Resumen
Los tumores del sistema nervioso constituyen un grupo heterogéneo, de entidades con síntomas dependientes de la localización tamaño y su edad. Los tumores primarios del sistema nervioso central representan el 2-3% de todas las neoplasias, de estos los más frecuentes son los tumores astrocitarios y los meningiomas. Los gliomas que comprenden hasta el 60% de los tumores, astrociticos, son los más comunes (en su clasificación anterior). La OMS en un intento de caracterizar y clasificar mejor este grupo heterogéneo de neoplasias del sistema nervioso central, desde el año 2021 ha propuesto incluir las pruebas moleculares, histopatológicas avanzadas, con lo cual permite un manejo y entendimiento medico universal. Los estudios de imagen juegan un papel importante en el proceso diagnóstico de estas neoplasias, permitiendo así al médico clínico guiar mejor su tratamiento y la planificación quirúrgica. La resonancia magnética gracias a su gran sensibilidad para los tejidos blandos ha facilitado reunir características que son propias de los tumores de alto y de bajo grado. Las nuevas tecnologías asociadas a la resonancia magnética permiten estrechar la brecha diagnóstica entre el estudio histopatológico y lo radiológico. Entre las herramientas disponibles en la actualidad están relacionadas con la base física del estudio utilizado, ahí su interés y utilidad. La resonancia magnética con contraste dinámico mejorado, la espectroscopia de resonancia magnética (MRS), estas técnicas clásicas han aportado mucho hasta ahora, y son la base para las nuevas herramientas como la MRS in vivo, la MRS ex vivo en biopsias puede brindar una gran cantidad de información a diferencia de sus antecesores.
Descargas
Citas
2. Ellison DW, Aldape KD, Capper D, Fouladi M, Gilbert MR, Gilbertson RJ, et al. cIMPACT‐NOW update 7: advancing the molecular classification of ependymal tumors. Brain Pathol. 2020;30(5):863–6. DOI: 10.1111/bpa.12866
3. López-Aguilar E, Vildósola ACS, Rioscovián-Soto AP, Gascón-Lastiri G, Rojas-Puentes F, Siordia-Reyes G, et al. Medigraphic.com [Internet]. 2010. Sobrevida de los pacientes con astrocitoma de alto grado que expresan el antígeno Ki67, atendidos en un hospital de pediatría [citado el 13 de abril de 2024]. Recuperado: https://www.medigraphic.com/pdfs/gaceta/gm-2010/gm102g.pdf
4. Hebert Medelo Ballesteros, Jhon-Franklin Espinosa-Castro, Johel E. Rodríguez, editor. Galoracion mediante resosnancia magnetica del glioblastoma [Internet]. Vol. 38 Scielo; 2019 [citado. Recuperado: https://www.revistaavft.com/images/revistas/2019/avft_3_2019/23_valoracion_mediante.pdf
5. Emblem KE, Zoellner FG, Tennoe B, Nedregaard B, Nome T, Due-Tonnessen P, et al. Predictive modeling in glioma grading from MR perfusion images using support vector machines. Magn Reson Med. 2008;60(4):945–52. DOI: 10.1002/mrm.21736
6. Kalpathy-Cramer J, Gerstner ER, Emblem KE, Andronesi OC, Rosen B. Advanced magnetic resonance imaging of the physical processes in human glioblastoma. Cancer Res. 2014;74(17):4622–37. DOI: 10.1158/0008-5472.can-14-038
7. Emblem KE, Zoellner FG, Tennoe B, Nedregaard B, Nome T, Due-Tonnessen P, et al. Predictive modeling in glioma grading from MR perfusion images using support vector machines. Magn Reson Med. 2008;60(4):945–52. DOI: 10.1002/mrm.21736
Morales Avalos, J. A., & Aquino Zúñiga, S. P. (2024). El Liderazgo en la Red Social de Telesecundaria. El Caso de una Entidad del Sureste de México. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 4(2), 111–135. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i2.200
Salas Medina , D. L., Medina Barragán, R. A., Mercado Rivas, M. X., & Valle Solís, M. O. (2024). El futuro de la investigación en Enfermería ¿Por qué los estudiantes no están interesados en la generación del conocimiento?. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 5(1), 367–377. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v5i1.99
Vargas Espinoza, R. B., & Ayala Dominguez, D. R. (2024). Estrés y Ansiedad en Estudiantes de Enfermería de la Universidad Nacional de Pilar. Emergentes - Revista Científica, 4(1), 350–367. https://doi.org/10.60112/erc.v4i1.112
Martínez, L., & Jara, P. (2023). Análisis de la adaptación de los modelos de negocio a nuevas realidades. Un estudio de la literatura existente, 2021. Revista Veritas De Difusão Científica, 4(2), 71–87. https://doi.org/10.61616/rvdc.v4i2.47
Da Silva Santos , F., & López Vargas , R. (2020). Efecto del Estrés en la Función Inmune en Pacientes con Enfermedades Autoinmunes: una Revisión de Estudios Latinoamericanos. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 1(1), 46–59. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v1i1.9
8. Sinning M. CLASIFICACIÓN DE LOS TUMORES CEREBRALES. Rev médica Clín Las Condes [Internet]. 2017;28(3):339–42. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/j.rmclc.2017.05.002
9. Torp SH, Solheim O, Skjulsvik AJ. The WHO 2021 Classification of Central Nervous System tumours: a practical update on what neurosurgeons need to know—a minireview. Acta Neurochir (Wien) [Internet]. 2022;164(9):2453–64. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1007/s00701-022-05301-
10. Brat DJ, Aldape K, Colman H, Holland EC, Louis DN, Jenkins RB, et al. cIMPACT-NOW update 3: recommended diagnostic criteria for “Diffuse astrocytic glioma, IDH-wildtype, with molecular features of glioblastoma, WHO grade IV”. Acta Neuropathol [Internet]. 2018;136(5):805–10. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1007/s00401-018-1913-0
11. Kaufmann TJ, Smits M, Boxerman J, Huang R, Barboriak DP, Weller M, et al. Consensus recommendations for a standardized brain tumor imaging protocol for clinical trials in brain metastases. Neuro Oncol [Internet]. 2020;22(6):757–72. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noaa030
12. Won SE, Suh CH, Kim S, Park HJ, Kim KW. Summary of key points of the response assessment in neuro-oncology (RANO) 2.0. Korean J Radiol [Internet]. 2024;25(5):407. Disponible en: http://dx.doi.org/10.3348/kjr.2024.0016
13. Fan H, Luo Y, Gu F, Tian B, Xiong Y, Wu G, et al. Artificial intelligence-based MRI radiomics and radiogenomics in glioma. Cancer Imaging [Internet]. 2024;24(1). Disponible en: http://dx.doi.org/10.1186/s40644-024-00682-y
14. Kickingereder P, Isensee F, Tursunova I, Petersen J, Neuberger U, Bonekamp D, et al. Automated quantitative tumour response assessment of MRI in neuro-oncology with artificial neural networks: a multicentre, retrospective study. Lancet Oncol [Internet]. 2019;20(5):728–40. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/s1470-2045(19)30098-1
15. Thust SC, Heiland S, Falini A, Jäger HR, Waldman AD, Sundgren PC, et al. Glioma imaging in Europe: A survey of 220 centres and recommendations for best clinical practice. Eur Radiol [Internet]. 2018;28(8):3306–17. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1007/s00330-018-5314-5
Derechos de autor 2024 Paúl Steven Guerra Flores, María José Baquero Jaramillo , Karla Estefania Chérrez Martínez, José Wellington Caicedo Coral, Daniela Karina Guerrón Revelo
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.