Il valore predittivo dell'imaging multimodale (TC/RM e [18F]-FDG PET/TC) nella diagnosi differenziale tra adenomi surrenali e carcinoma corticosurrenalico (ACC): correlazione istopatologica in uno studio monocentrico retrospettivo

La diagnosi differenziale tra adenomi corticosurrenalici e carcinoma corticosurrenalico (ACC) rappresenta un momento critico per la pianificazione chirurgica e terapeutica. Sebbene l’imaging morfologico (TC e RM) sia il presidio di primo livello, la caratterizzazione delle lesioni prive di tipico contenuto lipidico intracellulare ("lipid-poor") rimane complessa. Lo scopo del presente studio retrospettivo monocentrico è valutare e confrontare l'accuratezza diagnostica e il valore predittivo dei parametri densitometrici (TC), di chemical-shift (RM) e metabolici ([18F]-FDG PET/TC) nella discriminazione pre-operatoria tra adenoma ed ACC, assumendo il riscontro istopatologico come gold standard. Sono stati retrospettivamente arruolati 243 pazienti sottoposti a surrenectomia presso l'Azienda Ospedaliera-Universitaria di Padova tra gennaio 2015 e ottobre 2025. Per il presente studio sono stati selezionati 167 pazienti con patologia corticosurrenalica primaria confermata istologicamente: 126 adenomi (secernenti e non secernenti) e 41 ACC. In cieco rispetto all’istologia finale, sono stati analizzati: l'attenuazione basale in Unità Hounsfield (HU) alla TC senza mdc; l'Adrenal Signal Intensity Index (SII) e l'Adrenal-to-Spleen Ratio (ASR) alle sequenze RM in/out-of-phase; i parametri SUVmax, SUVmean e SUVpeak alla [18F]-FDG PET/TC. Le differenze tra gruppi sono state saggiate mediante test di Mann-Whitney; le performance diagnostiche e i cut-off ottimali sono stati definiti tramite curve ROC e indice di Youden. Tutte le metodiche hanno mostrato differenze statisticamente significative tra adenomi ed ACC (p<0.0001). TC basale (n=135): gli ACC hanno mostrato valori di attenuazione nativa marcatamente superiori rispetto agli adenomi (mediana 34 HU vs 10 HU). All'analisi ROC, un cut-off >25HU ha mostrato un'AUC di 0.848 (IC 95%: 0.777–0.904), con sensibilità dell'86.8% e specificità del 78.4%. RM Chemical-Shift (n=68): gli adenomi hanno mostrato una significativa perdita di segnale out-of-phase rispetto agli ACC (SII mediano: 43.95 vs 8.30; ASR mediano: 0.55 vs 0.92). L'SII ha evidenziato un'AUC di 0.825 (cut-off <17: sensibilità 93.8%, specificità 73.1%), mentre l'ASR ha raggiunto un'AUC di 0.809 (cut-off >0.75: sensibilità 93.8%, specificità 67.3%). [18F]-FDG PET/TC (n=64): l'imaging molecolare ha fornito la capacità discriminante più elevata. Tutti i parametri metabolici sono risultati significativamente aumentati negli ACC rispetto agli adenomi (SUVmax: 14.25 vs 4.60; SUVmean: 8.10 vs 2.50; SUVpeak: 12.80 vs 3.40; tutti p<0.0001). Il SUVpeak ha dimostrato la migliore performance globale (AUC 0.949, IC 95%: 0.863–0.988; cut-off >4.9: sensibilità 100%, specificità 86.1%), seguito da SUVmax (AUC 0.938; cut-off >7.4: sensibilità 96.4%, specificità 88.9%) e SUVmean (AUC 0.904; cut-off >4.2: sensibilità 96.4%, specificità 86.1%). L'integrazione morfo-funzionale dell'imaging multimodale consente un'accurata stratificazione pre-operatoria delle masse corticosurrenaliche. Mentre TC e RM riflettono primariamente la deplezione lipidica intrinseca dell'ACC, la [18F]-FDG PET/TC si dimostra la metodica dotata del più alto potere predittivo, consentendo — in particolare tramite l'analisi di SUVpeak e SUVmax — di azzerare i falsi negativi e guidare tempestivamente l'approccio chirurgico radicale nei confronti delle neoplasie maligne