Pretratamiento 18F-FDG PET/TC para predecir la supervivencia de los pacientes con tumores neuroendocrinos hepáticos

Resumen

Objetivo

Investigar el valor pronóstico de la tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada (PET/TC) pretratamiento 2-[¹⁸F] -fluoro-2-deoxy-d-glucosa (¹⁸F-FDG) en los pacientes con tumores neuroendocrinos hepático (HNET).

Métodos

Se incluyeron 41 pacientes en este estudio. Se midieron los parámetros metabólicos derivados de la TEP, incluidos los valores máximos y medios de captación estandarizada (SUV_max y SUV_media, respectivamente), el volumen tumoral metabólico (MTV) y la glucólisis total de la lesión (TLG) de los tumores. Mientras tanto, también se evaluaron los datos clínicos, incluyendo los hallazgos tumorales patológicos como el índice Ki-67. Se evaluaron la supervivencia sin avance (SSA) y la supervivencia general (SG). Se realizaron análisis univariables y multivariados para predecir el valor pronóstico de las variables clínicas y los parámetros metabólicos derivados de la TEP en los pacientes con HNET. Se estimó la correlación entre los parámetros metabólicos derivados del TEP y el Ki-67.

Resultados

Los análisis univariados revelaron que, entre los parámetros metabólicos derivados de la TEP, SUV_max, SUV_media y TLG fueron factores pronósticos significativos para la SG (p < 0,05). Entre las variables clínicas, el índice Ki-67 y la resección quirúrgica radical fueron factores significativos tanto para la SSA como para la SG (p < 0,05). En los análisis multivariados, solo el índice Ki-67 fue un factor pronóstico independiente tanto para la SSA como para la SG (p < 0,05). El índice Ki-67 presentó correlaciones con SUV_max y SUV_media (R = 0,566, p < 0,001; R = 0,493, p = 0,001, respectivamente).

Conclusiones

En los pacientes con HNET, el índice Ki-67 fue un factor pronóstico independiente tanto para la SSP como para la SG, mientras que el SUV_max, el SUV_media y el TLG medido en la TEP/TC pretratamiento con ¹⁸F-FDG fueron factores pronósticos para predecir la SG.El índice Ki-67 también presentó correlaciones con SUV_max y SUV_media. La ¹⁸F-FDG-PET puede ser útil como predicción cuantitativa de biomarcadores pronósticos de imagen, especialmente en HNET poco diferenciados.

Abstract

Objective

To investigate the prognostic value of pretreatment 2-[¹⁸F]-fluoro-2-deoxy-d-glucose (¹⁸F-FDG) positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) in patients with hepatic neuroendocrine tumors (HNET).

Methods

In total, 41 patients were included in this study. PET-derived metabolic parameters, including maximum and mean standardized uptake values (SUV_max and SUV_mean, respectively), metabolic tumor volume (MTV), and total lesion glycolysis (TLG), of the tumors were measured. Meanwhile, clinical data, including tumor pathological findings such as the Ki-67 index were also assessed. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were evaluated. Univariate and multivariate analyses were performed to predict the prognostic value of clinical variables and PET-derived metabolic parameters in HNET patients. Correlation between PET-derived metabolic parameters and Ki-67 was estimated.

Results

Univariate analyses revealed that among PET-derived metabolic parameters, SUV_max, SUV_mean, and TLG were significant prognostic factors for OS (P<.05). Among clinical variables, the Ki-67 index and radical surgical resection were significant factors for both PFS and OS (P<.05). In multivariate analyses, only Ki-67 index was an independent prognostic factor for both PFS and OS (P<.05). Ki-67 index presented correlates with SUV_max and SUV_mean (R=.566, P<.001; R=.493, P=.001, respectively).

Conclusions

In patients with HNET, the Ki-67 index was an independent prognostic factor for both PFS and OS, while SUV_max, SUV_mean, and TLG measured on pretreatment ¹⁸F-FDG PET/CT scans were prognostic factors for predicting OS. Ki-67 index also presented correlates with SUV_max and SUV_mean. ¹⁸F-FDG-PET may be useful as quantitative predicting prognostic imaging biomarkers, especially in poorly differentiated HNET.