Discussione
La risonanza magnetica è uno strumento consolidato per l’individuazione e la stadiazione locale dei tumori dei tessuti molli. Tuttavia, la sua capacità di differenziare tra lesioni benigne e maligne dei tessuti molli è risultata molto variabile. Utilizzando i criteri morfologici per le lesioni benigne come i margini lisci e ben definiti, le piccole dimensioni e l’SI omogeneo, in particolare su T2WI, la RM è stata segnalata per essere in grado di differenziare >90% delle masse benigne da quelle maligne. Un altro studio, tuttavia, ha osservato che le lesioni maligne possono apparire come masse omogenee dai margini lisci e che la risonanza magnetica non può quindi distinguere in modo affidabile i processi benigni da quelli maligni.
I risultati della RM sono stati valutati singolarmente o insieme per la loro capacità di differenziare le lesioni benigne da quelle maligne. Per esempio, le dimensioni maggiori sono state associate a una maggiore eterogeneità e a una maggiore probabilità di malignità, con solo il 5% dei tumori benigni dei tessuti molli >5 cm di diametro. Inoltre, la maggior parte dei tumori maligni sono localizzati in profondità, rispetto a solo circa l’1% di tutti i tumori benigni dei tessuti molli. I nostri risultati non sono coerenti con questi rapporti. Nei nostri casi, il 43% dei tumori benigni dei tessuti molli avevano un diametro >5 cm e, allo stesso modo, il 57% dei tumori benigni dei tessuti molli erano profondamente localizzati.
Un’analisi statistica multivariata di 10 parametri di imaging, singolarmente e in combinazione, ha mostrato che un’alta SI su T2WI, un diametro >33 mm e una SI eterogenea su immagini RM pesate in T1 prevedevano la malignità con la massima sensibilità. I segni che avevano la maggiore specificità per la malignità includevano necrosi tumorale, coinvolgimento osseo o neurovascolare e diametro medio >66 mm. Anche se molti risultati della risonanza magnetica sono considerati criteri importanti per la diagnosi di tumori maligni dei tessuti molli, il margine del tumore, la forma, il grado e il modello di miglioramento sono meno utili nella pratica clinica. La maggior parte dei tumori dei tessuti molli hanno margini ben definiti, sono di forma ovale o globosa e hanno modelli variabili di miglioramento, indipendentemente dal fatto che siano benigni o maligni.
Si è scoperto che la valutazione delle immagini RM da parte di radiologi esperti con un approccio centralizzato produce diagnosi migliori di tumori dei tessuti molli. Tuttavia, molti radiologi o medici responsabili del trattamento di pazienti con lesioni dei tessuti molli nella pratica iniziale possono non essere esperti nella diagnosi dei tumori dei tessuti molli. A volte escono erroneamente da una massa senza considerare la possibilità di una malignità o senza eseguire una biopsia pre-incisionale. In questo caso, questi radiologi e clinici hanno bisogno di un approccio semplificato per differenziare tra tumori dei tessuti molli benigni e maligni. Abbiamo quindi selezionato solo tre parametri principali – localizzazione profonda, grandi dimensioni e SI eterogenea su T2WI – che hanno mostrato differenze statisticamente significative tra masse benigne e maligne all’analisi univariata. Nell’analisi multivariata, tuttavia, la profondità non era un fattore indipendente nel distinguere le lesioni benigne da quelle maligne. Questo è stato in qualche modo sorprendente perché, generalmente, la localizzazione profonda rispetto alla fascia investitrice superficiale è stata diagnostica per i tumori maligni dei tessuti molli, oltre ad essere prognostica per gli esiti dei pazienti. Risultati simili, che non mostrano alcuna associazione significativa tra la profondità della lesione e il sottogruppo diagnostico, sono stati riportati in precedenza.
Per determinare l’approccio ottimale di imaging sistematico semplificato, abbiamo testato due combinazioni sistematiche, disposte in ordine di importanza tra questi tre parametri. Abbiamo trovato che una, disposta nell’ordine SI-dimensione-profondità, era superiore all’altra, disposta nell’ordine dimensione-SI-profondità, risultando in valori diagnostici più elevati per la malignità. Utilizzando questo approccio sistematico semplificato, abbiamo osservato una specificità e un’accuratezza paragonabili, e una sensibilità accettabile, allo screening iniziale, anche se i valori predittivi positivi e negativi non erano così alti. Abbiamo scoperto che il gruppo D, composto da grandi lesioni omogenee di localizzazione profonda, conteneva la più alta proporzione di lesioni benigne, perché questo gruppo conteneva molti lipomi e fibromatosi di grandi dimensioni, con un diametro da 5,5 a 21,0 cm. I gruppi G e H, composti da lesioni grandi ed eterogenee, contenevano la più alta proporzione di tumori maligni (67/102), indipendentemente dalla profondità. La maggior parte di queste grandi lesioni eterogenee erano liposarcomi (n=16); altri sarcomi erano istiocitoma fibroso maligno (n=7), mixofibrosarcoma (n=5), sarcoma sinoviale (n=5), e rabdomiosarcoma (n=3); e metastasi (n=3).
Questo studio aveva diversi limiti. A causa del suo disegno retrospettivo, c’era una certa variabilità nei parametri di MRI. La dimensione del campione era modesta perché il campione di pazienti proveniva da un centro regionale di oncologia, e c’era una possibilità di bias di selezione in quanto non abbiamo escluso i tumori provenienti dalla pelle, come i melanomi. L’arruolamento di casi confermati istologicamente era un altro bias di selezione, perché lesioni ovviamente benigne che non necessitavano di biopsia o escissione chirurgica potevano essere omesse. Inoltre, abbiamo incluso i lipomi, che, anche se grandi e talvolta situati in profondità, sono benigni. Quindi, questo approccio sistematico semplificato di imaging potrebbe essere applicato ai lipomi grandi o profondamente localizzati insieme ai tumori maligni grandi o profondamente localizzati, anche se i lipomi di solito non causano un dilemma diagnostico con un uso appropriato delle sequenze T1, T2 e soppresse dal grasso. Inoltre, altri risultati della risonanza magnetica possono aiutare a differenziare le lesioni benigne da quelle maligne, compreso il modello di accrescimento del tumore e l’invasione delle strutture circostanti come l’osso o i vasi. Sebbene quest’ultimo sia un importante predittore di malignità, è anche raro, e quindi non lo abbiamo incluso nella nostra analisi. Abbiamo usato l’eterogeneità solo su T2WI, ma l’eterogeneità su altre sequenze sarebbe un importante predittore di malignità. Poiché il nostro scopo era quello di fornire un sistema facile e realistico per differenziare i tumori benigni e maligni nella pratica clinica, abbiamo considerato solo tre caratteristiche principali. Inoltre, i risultati di questo studio potrebbero non riflettere necessariamente i dati che si possono incontrare nella popolazione generale: poiché il campione di pazienti proveniva da un centro regionale di oncologia, sono stati utilizzati solo risultati limitati (soprattutto su T2WI) e i casi arruolati erano casi retrospettivi istologicamente provati. Pertanto, occorre prestare molta attenzione nell’interpretare le masse dei tessuti molli alla risonanza magnetica. I risultati di questo studio non sono conclusioni o raccomandazioni definitive.
In conclusione, l’approccio di imaging sistematico semplificato proposto può aiutare a prevedere la natura benigna o maligna dei tumori dei tessuti molli per radiologi o clinici non esperti. Questo approccio può fornire una base per ulteriori studi di sviluppo delle caratteristiche della risonanza magnetica per la differenziazione tra tumori dei tessuti molli benigni e maligni.