Para aquellos pacientes que les hayan detectado un Nódulo Pulmonar Solitario (NPS) después una exploración torácica radiológica y existen sospechas de malignidad. EarlyCDT—Lung le ayudará a tomar la decisión sobre el manejo del NPS. 

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El desafío está en establecer el grado de malignidad de los Nódulos Pulmonares Solitarios (NPS) de pequeño tamaño, <15mm y un riesgo de malignidad (pCA) estimado entre un 10-20%.

El riesgo de maliginidad del NPS (pCA%) se suele establecer en función de parámetros cómo: 

- Tamaño, Posición y Morfología del Nódulo.

- Edad y Género e Historial Tabáquico del paciente.

- Antecedentes familiares; Exposición a contaminantes (Radón, Amianto, etc...).

Existen Modelos Validados como los de Brock y Swensen/Mayo para calcular el pCA.

Las recomendaciones de guías clínicas como sociedades como la British Toracic Society (BTS) para el manejo de los NPS son:

- pCA <10%: Realizar vigilancia periódica mediante TAC

- pCA 10-70%: Realizar vigilancia periódica mediante PET-TAC

- pCA > 70%: Plantearse la intervención por cirugía o biopsia guiada

El PET-TAC no ofrece ventajas respecto al TAC en cuanto a Sensibilidad y Especificidad en NPS de pequeño tamaño.

Cuando el pCA es superior al 50% el criterio del médico basado en su experiencia se asemeja bastante a los modelos.

Cuando el pCA es inferior al 50% la estimación de los modelos es mucho más precisa que el criterio del médico basado en su experiencia.

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REFERENCIAS DE EARLYCDT— LUNG DE  PARA EL MANEJO DE LOS NÓDULOS

Cost-effectiveness of an autoantibody test (EarlyCDT—Lung) as an aid to early diagnosis of lung cancer in patients with incidentally detected pulmonary nodules. Edelsberg J, Weycker D, Atwood M, et al. PLoS ONE. 2018; 13(5): e0197826.

Tumor-Associated Autoantibodies: Re-Optimization of EarlyCDT—Lung Diagnostic Performance and its Application to Indeterminate Pulmonary Nodules. Healey GF, Macdonald IK, Reynolds C, et al. J Cancer Ther. 2017; 8:506–517.

Autoantibody Signature Enhances the Positive Predictive Power of Computed Tomography and Nodule-Based Risk Models for Detection of Lung Cancer. Massion PP, Healey GF, Peek LJ, et al. J Thorac Oncol. 2017; 12(3):578–584.

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