Utilidad del talio-201 en el diagnóstico diferencial entre tumores cerebrales y cambios postquirurgicos/radioterapicos

Resumen

El Talio-201 es un trazador oncológico que ha mostrado gran utilidad en proporcionar información de los diferentes estados del progreso de un glioma cerebral, tanto en el diagnostico de la enfermedad como en su control evolutivo. Con respecto al diagnóstico va a aproximarnos al grado de malignidad tumoral, ya que dependiendo de su intensidad de captación se va a correlacionar con la existencia de recurrencia tumoral y por tanto de una forma indirecta, con el pronóstico. También puede establecer el diagnostico diferencial entre benignidad y malignidad de una lesión y servir para planificar la terapia, pues va a definir los márgenes tumorales a modo de mapas cerebrales funcionales. Dentro de su utilidad en el campo del diagnostico, se ha mostrado útil como guía para biopsias. La base fundamental del presente trabajo va a ser el seguimiento evolutivo de un paciente operado de un glioma cerebral, que tras terminar el tratamiento primario, el paciente pasa a control evolutivo , en donde puede surgir la duda diagnostica de recidiva tumoral o cambios inducidos por la radioterapia. La utilidad del Talio-201 se ha mostardo en la detección dicha recurrencia y en el calculo de áreas de interés o también denominados ROI, con la finalidad de establecer el grado de intensidad de captación y por tanto, su agresividad, puesto que es conocido y bastante frecuente que un tumor de baja agresividad, pase a uno de alta, durante el control evolutivo. Todo esto hace que el Talio-201 sea predictor de la supervivencia de pacientes así como trazador útil para confirmar la recurrencia del glioma. Se ha realizado un estudio mixto compuesto por series de casos longitudinales y estudio de cohortes prospectivo, incluyéndose pacientes desde Mayo del 95 a Junio de 2002. En total se ha obtenido una muestra de 121 pacientes. A todos se les ha realizado SPECT cerebral con Tl-201 tras la inyección de 4 mCi, adquiriéndose 120 imágenes de 30 seg/s