Objetivos: La validación de modelos predictivos basados en parámetros clínico-radiológicos permitiría un mejor manejo de los pacientes con glioblastoma. Pretendemos valorar la utilidad de múltiples parámetros RM basados en técnicas de perfusión, permeabilidad y difusión, así como diferentes parámetros cualitativos, para predecir la supervivencia en pacientes con glioblastoma en el momento del diagnóstico.

Material y métodos: Se estudiaron consecutivamente 33 pacientes (22 hombres, edad media 63 años) con glioblastoma confirmado histológicamente. Se calcularon los volúmenes de interés (VOIs) para la lesión captante de contraste (LCC) y lesión no captante de contraste (LNCC). Se obtuvieron los siguientes parámetros para cada VOI (Olea Sphere V.2.0 software): volumen sanguíneo cerebral, flujo sanguíneo cerebral, tiempo de tránsito medio (TTM) y constante de permeabilidad (K2). Se utilizó la clasificación de VASARI para la caracterización cualitativa de los tumores. La supervivencia se categorizó con punto de corte a los 6 meses. El tratamiento fue completo cuando se realizó cirugía, radioterapia y quimioterapia.

Resultados: Veinte pacientes (60,6%) fallecieron antes de los 6 meses. Hubo diferencias en tratamiento (p = 0,037), TTM-LCC (4,6 ± 1,5 vs 5,5 ± 1,2 mL; p = 0,043), k2-LCC (-30,22 ± 90,12 vs -113,21 ± 94,69; p = 0,018), k2-LNCC (-20,22 ± 34,06 vs -59,74 ± 58,72; p = 0,041), para ambos grupos (< 6 vs > 6 meses, respectivamente). La combinación de k2-LCC y tratamiento obtuvo una alta capacidad predictiva de supervivencia a los 6 meses (área bajo curva 0,83, 64,3% sensibilidad, 88,9% especificidad, 81,8% valor predictivo positivo, 76,8% valor predictivo negativo).

Conclusiones: Nuestros resultados preliminares sugieren que diferentes parámetros de perfusión y permeabilidad tumoral podrían ser útiles como biomarcadores RM de supervivencia en pacientes con glioblastoma.