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Febrero de 2019 Página 4 de 4

Adelantos en colonoscopia virtual y tratamiento del cáncer colorrectal

José A. Briceño Polacre, MD, MgSc, PhD, FSCCT

Conozca algunos logros en tomografía, nuevas tecnologías y utilidad del CAD en la colonoscopia por tomografía computarizada.

En su forma general, CAD se puede definir como un diagnóstico realizado por un radiólogo que utiliza el resultado de un esquema computarizado para el análisis de imágenes automatizado como una ayuda diagnóstica. Convencionalmente, CAD actúa como un "segundo lector", señalando anormalidades al radiólogo que de otro modo podrían haber pasado por alto. El diagnóstico final lo realiza el radiólogo. Esta definición enfatiza la intención del CAD de apoyar en lugar de sustituir al lector humano en la detección de pólipos.

El CAD para CTC generalmente se refiere a un esquema computarizado para la detección automática de pólipos y masas en datos de CTC. Proporciona la ubicación de pólipos y masas sospechosas y ofrece una segunda opinión que tiene el potencial de mejorar el rendimiento de detección de los radiólogos y reducir la variabilidad de la precisión diagnóstica entre ellos, sin aumentar significativamente el tiempo de lectura.

Dicho esquema CAD debe distinguirse de las aplicaciones informáticas semiautomáticas en radiología que automatizan solo uno de estos componentes y dependen de la interacción del usuario para las tareas restantes. Un ejemplo típico es la visualización tridimensional de órganos segmentados semiautomáticamente (p. Ej., segmentación del hígado, visualización endoluminal del colon y bronquios) o el procesamiento de imágenes de una parte de un órgano para la generación de una imagen que sea más fácil de interpretar para lectores humanos (p. ej., ecualización periférica de la mama en mamogramas o limpieza del intestino por sustracción digital en una colonoscopia virtual).

La detección del cáncer colorrectal utilizando CTC como una investigación primaria es factible; las características de detección de CTC en este contexto están cada vez mejor establecidas y el cumplimiento parece aumentar. Estos factores conducen a un rendimiento similar en el hallazgo de neoplasia avanzada para CTC en comparación con la colonoscopia y la sigmoidoscopia flexible, y mayores rendimientos que gFOBT y FIT. Por lo tanto, es probable que la viabilidad de CTC como una investigación de cribado primaria active otros factores, como la relación costo-efectividad y si la capacidad de detectar enfermedad extracolónica (imposible con investigaciones alternativas) es finalmente beneficiosa o no.

Es discutible si es necesario demostrar una reducción directa en la mortalidad específica de la enfermedad dado que las características de detección de CTC para cánceres y adenomas están bien definidas. Sin embargo, la comunidad de CTC debe ser consciente de que la falta de programas pilotos de implementación a gran escala, incluida una evaluación del efecto sobre la mortalidad específica de la enfermedad, sigue siendo un obstáculo para los responsables de políticas sanitarias que diseñen el cribado de CTC basado en poblaciones especificas en el futuro.

Dentro de los temas que dominan la radiología actual ya se mencionó la Inteligencia Artificial (IA) que está involucrada con CAD y para terminar no hay que olvidar la disminución de dosis de radiación, en la que la Reconstrucción Iterativa (RI) juega un rol primordial, la aplicación rutinaria de RI en los protocolos de TC abdominal debe ser fuertemente alentada debido a su capacidad para reducir la exposición de radiación de los pacientes. Los refinamientos en las técnicas de RI garantizan una aceptación clínica más eficiente y universal de este método de procesamiento de imágenes. Los nuevos algoritmos RI también pueden conducir a nuevas aplicaciones de diagnóstico por imágenes.

Este avance es especialmente importante debido a la preocupación inicial de que la CTC, utilizada como una herramienta de detección para el cáncer colorrectal, expone a una gran población a la radiación ionizante. Esta premisa pasa a la historia con la suma de las diferentes técnicas para reducir dosis de radiación, como lo hemos logrado con otras modalidades como la Angio CT coronaria.

La Mesa Redonda Nacional contra el Cáncer Colorrectal (fundada por la Sociedad Estadounidense del Cáncer y los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos) tuvo el objetivo de evaluar al 80 por ciento de la población elegible en 2018, y como lo afirmó mi profesor de la Universidad de Chicago, el Dr. Abraham Dachman, la colonoscopia virtual puede ayudar a alcanzar ese logro, es una técnica que nos permite “volar dentro del colon”.

 

El Hospital agradece la colaboración editorial del autor para este artículo.

Artículo proveniente de la edición impresa de Febrero-Marzo de 2019 de El Hospital con el código EH0219ICOLONTC

Fin.

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Acerca del autor

 José A. Briceño Polacre, MD, MgSc, PhD, FSCCT

José A. Briceño Polacre, MD, MgSc, PhD, FSCCT

Médico cirujano, Especialista en Radiología y Diagnóstico por Imágenes, y Doctor en Ciencias Médicas, de la Universidad del Zulia, en Venezuela. Miembro de las sociedades RSNA, SILAN, SCCT y del Comité Ejecutivo de Latinsafe. En la actualidad es director del Postgrado de Radiología del Hospital Universitario de Valera, y presidente de la Sociedad Venezolana de Radiología y Diagnóstico por Imágenes (SOVERADI).
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