Un algoritmo podría ayudar a los profesionales de la salud a reconocer qué pacientes tienen una forma altamente agresiva de carcinoma de células basales oral (CBC). Estos datos han surgido en un estudio realizado en la Universidad de Gotemburgo. Si se identifican correctamente más CBC como de alto riesgo, los pacientes pueden recibir directamente el tratamiento más eficaz.
BCC es la forma más común de cáncer de piel. Este tipo de cáncer crece lentamente y casi nunca se propaga a otras partes del cuerpo. La mayoría de los CBC son curables, pero sin tratamiento, las formas altamente agresivas pueden crecer de manera invasiva y causar una morbilidad significativa a los pacientes afectados. Es un tipo de cáncer en crecimiento, con 70.000 nuevos casos confirmados en Suecia en 2021.
El síntoma más evidente
El estudio incluyó imágenes clínicas y dermatoscópicas obtenidas en el Departamento de Dermatología y Venereología del Hospital Universitario Sahlgrenska. Se analizaron imágenes de aproximadamente 300 pacientes con BCC facial confirmado. Luego, estas imágenes fueron revisadas por seis dermatólogos experimentados independientes a quienes se les pidió que interpretaran los hallazgos clínicos y dermatoscópicos observados en cada caso. Estos hallazgos se utilizaron posteriormente como base para el desarrollo de un algoritmo clínico que sirva para discriminar entre tipos de CBC menos y más agresivos.
El estudio señaló que los CBC con una superficie oscura tenían una fuerte asociación con los subtipos de CBC de alto riesgo. Además, los bordes mal definidos y la presencia de un área más clara (a menudo llamada “área de porcelana blanca”) se asociaron con este subtipo de alto riesgo. También se descubrió que los pequeños vasos sanguíneos en la ulceración eran característicos de una forma invasiva, que hasta ahora no se conocía.
El estudio muestra que el algoritmo clínico identifica la mayoría de los casos de CBC de alto riesgo. El algoritmo también mostró un alto valor predictivo positivo, es decir, cuando identifica un CBC como de alto riesgo, suele acertar.
tratamiento
La primera autora del estudio, Hanna Seder, es estudiante de doctorado en la Universidad de Gotemburgo y médica especialista en el Departamento de Dermatología y Venereología del Hospital Universitario Sahlgrenska. Es uno de los cirujanos del país que realiza el procedimiento quirúrgico que ha demostrado ser claramente superior para el CBC de alto riesgo. El procedimiento quirúrgico se denomina cirugía micrográfica de Mohs y permite un examen completo de todos los márgenes del tejido, garantizando una extirpación completa preservando la mayor cantidad de tejido sano posible. Mientras el paciente está bajo anestesia local en la mesa de operaciones, los patólogos analizan muestras de tejido para asegurarse de que todo el tumor haya desaparecido antes de cerrar la herida quirúrgica.
“La cirugía micrográfica de Mohs nos brinda un control total del margen y al mismo tiempo preserva el tejido sano. Hemos demostrado en un estudio anterior que en pacientes con CBC de la nariz altamente agresivo, la cirugía tradicional no logra extirpar todo el tumor en más de la mitad de los casos. ” dice Hannah Seder.
diferenciación tumoral
En otras cirugías, existe el riesgo de que la cirugía deba repetirse porque el patólogo encontrará un tumor residual en el margen del tumor. “Es deseable desarrollar métodos preoperatorios simples que ayuden a los médicos a identificar estos tumores de alto riesgo. Por lo tanto, nuestro algoritmo clínico es relevante e importante. Hará que sea más fácil determinar qué tumores se pueden extirpar fácilmente mediante cirugía tradicional sin biopsia previa. Y más Se necesita investigación para detectar aquellos que requieren cirugía micrográfica de Mohs”, dice Hannah Cedar. Sin embargo, es importante revalidar el algoritmo clínico en un entorno prospectivo para investigar su utilidad en un entorno clínico del mundo real.