Imaging ecografico nella valutazione oncologica delle masse annessiali

Background: Adnexal masses are pathological formations that develop in the ovaries and Fallopian tubes. They are a common finding in both premenopausal and postmenopausal women. Ultrasound, proven to be an accurate method, represents the primary investigation for diagnostic confirmation and classification of adnexal masses. These masses can be classified based on their origin: ovarian, tubal, or arising from both structures; their nature: benign, malignant, or borderline; and their morphology. Adequate preoperative characterization is essential to establish a proper therapeutic pathway and improve prognosis: benign or borderline masses can be managed conservatively, while malignant masses require surgical or systemic chemotherapeutic treatment in appropriate oncological centers. To overcome inherent limitations stemming from operator- dependent subjectivity, various preoperative analysis scores have been developed over the years to standardize and reproduce the assessment of malignancy risk of adnexal masses. The International Ovarian Tumour Analysis (IOTA) group has developed three models: Simple Rules (SR), a dichotomous model for distinguishing between benign and malignant masses, based on 10 specific ultrasound characteristics; Simple Rules Risk, an extension of SR that estimates malignancy risk by evaluating SR ultrasound characteristics and integrating them with clinical information; ADNEX: utilizing a multivariable algorithm to calculate malignancy risk of adnexal masses. It is a polytomous risk model evaluating 3 clinical parameters and 6 ultrasound variables. The Ovarian-Adnexa Reporting and Data System (O-RADS), based solely on ultrasound features, categorizes masses into 6 risk categories and suggests a therapeutic-management pathway. The Risk of Malignancy Index (RMI) is a risk score based on ultrasound criteria and clinical parameters such as menopausal status and serum CA125 levels. Lastly, the Modified Benign Simple Descriptors (BSD) refer to a set of ultrasound descriptors or criteria indicating features typical of benign masses. 4 All these different scores are oriented towards providing a diagnostic evaluation of adnexal masses, each adopting a distinct approach in integrating ultrasound features and clinical data to assess the risk of malignancy. Conclusions: The study demonstrated and confirmed the good performance of the IOTA criteria and O-RADS, although there was a slight and overall inferiority of the data compared to the literature. On the other hand, the RMI 1 and RMI 4 models were confirmed to have the poorest performance. This study also provided information on a strategy, BSD+ADNEX, which has been reported only once in the literature. The findings suggest that this combination of models can be an excellent option to be used initially, even by less experienced ultrasound practitioners.

Le masse annessiali sono formazioni patologiche che si sviluppano nelle ovaie e nelle tube di Falloppio. Costituiscono un frequente ritrovamento nelle donne in età sia premenopausale sia postmenopausale. L’ecografia, si è dimostrato essere una metodica accurata, rappresenta la prima linea di indagine per la conferma diagnostica e l’inquadramento delle masse annessiali. Queste masse possono essere classificate in base alla loro origine: ovarica, tubarica o di entrambe le strutture; alla loro natura: benigne, maligne o borderline; ed alla loro morfologia. Un’adeguata caratterizzazione preoperatoria è indispensabile al fine di impostare un corretto iter terapeutico e migliorare la prognosi: masse benigne o borderline possono essere trattate in maniera conservativa, mentre masse maligne devono essere indirizzate ad un trattamento chirurgico o chemioterapico sistemico in centri oncologici adeguati. Per superare i limiti intrinseci derivanti dalla soggettività operatore-dipendente, sono stati sviluppati nel corso degli anni diversi score preoperatori di analisi per uniformare e rendere riproducibile la valutazione del rischio di malignità di masse annessiali. Il gruppo International Ovarian Tumour Analysis (IOTA) ha sviluppato tre modelli: Simple Rules (SR), un modello dicotomico per la distinzione tra masse benigne e maligne, basato su 10 caratteristiche ecografiche specifiche; Simple Rules Risk, un’estensione delle SR che fornisce una stima del rischio di malignità basandosi sulla valutazione delle caratteristiche ecografiche delle SR ed integrandole con informazioni cliniche; ADNEX: utilizza un algoritmo basato su variabili multiple per calcolare il rischio di malignità delle masse annessiali. È un modello di rischio politomico che valuta 3 parametri clinici e 6 ecografici. I Modified Benign/Malign Simple Descriptors (BSD / MSD), si riferisce a un set di descrittori o criteri ecografici, i BSD che indicano caratteristiche che sono applicabili approssimativamente al 40% delle masse. Permettono di classificare facilmente alcune masse benigne incontrate tipicamente (es. cisti dermoidi, endometriomi) grazie al loro aspetto ecografico caratteristico e senza necessità di utilizzo di un computer o calcolatore online. L’Ovarian-Adnexa Reporting and Data System (O-RADS), basandosi unicamente sulle caratteristiche ecografiche, suddivide le masse in 6 categorie di rischio e suggerisce un iter terapeutico-gestionale. Infine, il Risk of Malignancy Index (RMI), è uno score di rischio basato su criteri ecografici e parametri clinici come stato menopausale e livelli sierici di CA125. Tutti i differenti score sono orientati a fornire una valutazione diagnostica delle masse annessiali, ognuno adotta un differente approccio nell'integrazione di caratteristiche ecografiche e dati clinici per valutare il rischio di malignità. Lo studio ha dimostrato e confermato la buona performance dei criteri IOTA e dell'O-RADS, sebbene vi sia stata una lieve e trasversale inferiorità dei dati rispetto alla letteratura; i modelli RMI 1 e RMI 4, invece, si sono confermati come i modelli a più scarsa performance. Questo studio ha aggiunto anche informazioni su una strategia al momento utilizzata solamente una volta in letteratura, BSD + ADNEX, suggerendo che questa combinazione di modelli può essere un'ottima opzione da utilizzare inizialmente anche da ecografisti di primo livello.