This study retrospectively evaluated the relationship between disease stage and metabolic parameters, along with asphericity, derived from 18F-FDG PET/CT images in patients with Small Cell Lung Cancer (SCLC).
MethodsWe analyzed primary tumor metabolic parameters, including maximum and mean standardized uptake values (SUVmax, SUVmean), metabolic tumor volume (MTV), and total lesion glycolysis (TLG), as well as Asphericity (ASP). Disease staging was determined from 18F-FDG PET/CT images as either limited-stage (LS) or extensive-stage (ES). Statistical analyses assessed the correlation among these metabolic parameters and ASP, their relationship with disease stage, their ability to predict disease stage.
ResultsThe study included 134 SCLC patients (mean age: 62.3; 112 males, 22 females). Of these, 61.2% had ES and 38.8% had LS disease. MTV, TLG, and ASP values were significantly higher in the ES group than in the LS group (p < 0.001). In the multivariate binary logistic regression analysis, Age (p = 0.025), Gender (p = 0.033), and ASP (p = 0.001) were identified as independent predictors of disease stage. Notably, a one-unit increase in ASP was associated with a 6.35-fold increase in the likelihood of Extensive-Stage disease (OR = 6.350). In ROC analysis, MTV, TLG, and ASP significantly distinguished disease stages (p < 0.001) with optimal cut-off values of 45.05, 382.81, and 0.536, respectively.
ConclusionRelying solely on SUVmax for SCLC patient evaluation may be insufficient. Incorporating other metabolic parameters like MTV and TLG, in addition to ASP, which was identified as a strong independent predictor, may enhance the understanding of tumor behavior during staging. These additional parameters can significantly aid in comprehensive patient assessment.
Este estudio evaluó retrospectivamente la relación entre el estadio de la enfermedad y los parámetros metabólicos, junto con la asfericidad, derivados de imágenes de 18F-FDG PET/TC en pacientes con Cáncer de Pulmón de Células Pequeñas (CPCP).
MétodosAnalizamos los parámetros metabólicos del tumor primario, incluyendo los valores de captación estandarizada máxima y media (SUVmax, SUVmean), el volumen tumoral metabólico (MTV) y la glucólisis total de la lesión (TLG), así como la asfericidad (ASP). El estadio de la enfermedad se determinó a partir de las imágenes de 18F-FDG PET/TC como estadio limitado (EL) o estadio extenso (EE). Los análisis estadísticos evaluaron la correlación entre estos parámetros, su relación con el estadio de la enfermedad y su capacidad para predecir el mismo.
ResultadosEl estudio incluyó a 134 pacientes con CPCP (edad media: 62.3; 112 hombres, 22 mujeres). De estos, el 61.2% presentaba enfermedad en estadio EE y el 38.8% en estadio EL. Los valores de MTV, TLG y ASP fueron significativamente más altos en el grupo con EE que en el grupo con EL (p < 0.001). En el análisis de regresión logística binaria multivariante, la Edad (p = 0.025), el Género (p = 0.033) y la ASP (p = 0.001) fueron identificados como predictores independientes del estadio de la enfermedad. Notablemente, un aumento de una unidad en la ASP se asoció con un incremento de 6.35 veces en la probabilidad de enfermedad en Estadio Extenso (OR = 6.350). En el análisis ROC, MTV, TLG y ASP distinguieron significativamente los estadios de la enfermedad (p < 0.001) con valores de corte óptimos de 45.05, 382.81 y 0.536, respectivamente.
ConclusiónBasarse únicamente en el SUVmax para la evaluación de pacientes con CPCP puede ser insuficiente. La incorporación de otros parámetros metabólicos como MTV y TLG, además de la ASP, que fue identificada como un fuerte predictor independiente, podría mejorar la comprensión del comportamiento tumoral durante la estadificación. Estos parámetros adicionales pueden contribuir significativamente a una evaluación integral del paciente.
Article
If you experience access problems, you can contact the SEMNIM Technical Secretariat by email at secretaria.tecnica@semnim.es or by phone at +34 619 594 780.
Revista Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular (English Edition)

