Evaluación metabólica de tumores cerebrales mediante espectroscopia de resonancia magnética de protones (¹H-MRS): Análisis comparativo entre sistemas de 1,5 T y 3 T

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v14i11.49875

Palabras clave:

Espectroscopía de Resonancia Magnética de Protones, Tumores cerebrales, Metabolitos.

Resumen

Introducción: La espectroscopia de protones por resonancia magnética (¹H-MRS) es una herramienta no invasiva relevante para la detección de metabolitos en tumores cerebrales, que permite identificar alteraciones bioquímicas tempranas antes de la manifestación morfológica en las imágenes convencionales. Sin embargo, factores técnicos, como la intensidad del campo magnético y las diferencias entre los fabricantes de los equipos, pueden influir en la precisión de los hallazgos.Objetivos: Analizar los principales hallazgos metabólicos obtenidos mediante ¹H-MRS en tumores cerebrales y comparar el rendimiento de equipos de diferentes fabricantes (Siemens, GE y Philips) que operan en campos magnéticos de 1,5T y 3T, con enfoque en la sensibilidad diagnóstica.Método: Se realizó una revisión sistemática conforme a las directrices PRISMA. Se incluyeron estudios publicados en los últimos diez años en la base de datos MEDLINE/PubMed que aplicaron ¹H-MRS en la evaluación de tumores cerebrales, priorizando la detección de metabolitos como N-acetil aspartato (NAA), colina (Cho), creatina (Cr), lactato (Lac) y mioinositol (Mi). En total, se seleccionaron 33 artículos. Resultados: La intensidad del campo magnético tuvo un mayor impacto en la calidad espectral que la marca del equipo. Los sistemas de 3T demostraron mejor resolución, mayor relación señal-ruido y mayor capacidad para detectar metabolitos de baja concentración, como Mi y Lac. Las razones NAA/Cr y Cho/Cr fueron más precisas en 3T. Las diferencias entre fabricantes fueron mínimas.Conclusión: La ¹H-MRS es valiosa para el diagnóstico y seguimiento de tumores cerebrales. Los campos magnéticos de 3T ofrecen mayor sensibilidad y especificidad, siendo esencial estandarizar los protocolos en estudios multicéntrico.

Referencias

Cai, K., Tain, R. W., Zhou, X. J., Damen, F. C., Scotti, A. M., Hariharan, H., et al. (2017). Creatine CEST MRI for differentiating gliomas with different degrees of aggressiveness. Molecular Imaging and Biology, 19(2), 225–232. https://doi.org/10.1007/s11307-016-1009-1

Chaumeil, M. M., Radoul, M., Najac, C., Eriksson, P., Viswanath, P., Blough, M. D., et al. (2016). Hyperpolarized 13C MR imaging detects no lactate production in mutant IDH1 gliomas: Implications for diagnosis and response monitoring. NeuroImage: Clinical, 12, 593–601. https://doi.org/10.1016/j.nicl.2016.08.005

Dou, W., Zhang, M., Zhang, X., Li, Y., Chen, H., Li, S., et al. (2015). Convex-envelope based automated quantitative approach to multi-voxel 1H-MRS applied to brain tumor analysis. PLoS ONE, 10(6), e0126830. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0126830

El-Abtah, M. E., Wenke, M. R., Talati, P., Fu, M., Kim, D., Weerasekera, A., et al. (2022). Myo-inositol levels measured with MR spectroscopy can help predict failure of antiangiogenic treatment in recurrent glioblastoma. Radiology, 303(2), 328–336. https://doi.org/10.1148/radiol.212134

Frank, S. M., Becker, M., Malloni, W. M., Sasaki, Y., Greenlee, M. W., & Watanabe, T. (2023). Protocol to conduct functional magnetic resonance spectroscopy in different age groups of human participants. STAR Protocols, 4(3), 102219. https://doi.org/10.1016/j.xpro.2023.102219

Hangel, G., Niess, E., Lazen, P., Bednarik, P., Bogner, W., & Strasser, B. (2022). Emerging methods and applications of ultra-high field MR spectroscopic imaging in the human brain. Analytical Biochemistry, 642, 114510. https://doi.org/10.1016/j.ab.2022.114510

Huang, C., Peng, Y., Lin, E., Ni, Z., Lin, X., Zhan, H., et al. (2022). Adaptable singlet-filtered nuclear magnetic resonance spectroscopy for chemical and biological applications. Analytical Chemistry, 94(36), 12328–12335. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c02460

Ifa, D. R., Wu, C., Ouyang, Z., & Cooks, R. G. (2010). Desorption electrospray ionization and other ambient ionization methods: Current progress and preview. Analyst, 135(4), 669–681. https://doi.org/10.1039/b925268k

Kim, M. M., Parolia, A., Dunphy, M. P., & Venneti, S. (2016). Non-invasive metabolic imaging of brain tumours in the era of precision medicine. Nature Reviews Clinical Oncology, 13(12), 725–739. https://doi.org/10.1038/nrclinonc.2016.121

Molloy, A. R., Najac, C., Viswanath, P., Lakhani, A., Subramani, E., Batsios, G., et al. (2020). MR-detectable metabolic biomarkers of response to mutant IDH inhibition in low-grade glioma. Theranostics, 10(17), 7841–7855. https://doi.org/10.7150/thno.46356

Mukherjee, D., Trigo-Mouriño, P., Jiang, Y., Nowak, T., Shchurik, V., Adpressa, D. A., et al. (2022). Rapid antibody conformational screening by matrix-assisted laser desorption/ionization hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry. Journal of Separation Science, 45(23), 4434–4443. https://doi.org/10.1002/jssc.202200479

Öz, G., Deelchand, D. K., Wijnen, J. P., Mlynárik, V., Xin, L., Mekle, R., et al. (2020). Advanced single voxel 1H magnetic resonance spectroscopy techniques in humans: Experts’ consensus recommendations. NMR in Biomedicine, 33(1), e4236. https://doi.org/10.1002/nbm.4236

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. PLOS Medicine, 18(3), e1003583. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003583

Payne, G. S., Harris, L. M., Cairns, G. S., Messiou, C., de Souza, N. M., Macdonald, A., et al. (2016). Validating a robust double-quantum-filtered 1H MRS lactate measurement method in high-grade brain tumours. NMR in Biomedicine, 29(2), 256–266. https://doi.org/10.1002/nbm.3451

Pereira, A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [free ebook]. Santa Maria: Editora da UFSM.

Pól, J., Strohalm, M., Havlíček, V., & Volný, M. (2010). Molecular mass spectrometry imaging in biomedical and life science research. Histochemistry and Cell Biology, 134(5), 423–443. https://doi.org/10.1007/s00418-010-0720-2

Rabi, I. I., Zacharias, J. R., Millman, S., & Kusch, P. (1938). A new method of measuring nuclear magnetic moment. Physical Review, 53(4), 318–327. https://doi.org/10.1103/PhysRev.53.318

Ranjith, G., Parvathy, R., Vikas, V., Chandrasekharan, K., & Nair, S. (2015). Machine learning methods for the classification of gliomas: Initial results using features extracted from MR spectroscopy. Neuroradiology Journal, 28(2), 106–113. https://doi.org/10.1177/1971400915584979

Saatchian, E., Ehsani, S., & Montazerabadi, A. (2023). Evaluation of two post-processing analysis methods of proton magnetic resonance spectroscopy in glioma tumors. Journal of Biomedical Physics and Engineering, 13(2), 123–132. https://doi.org/10.31661/jbpe.v0i0.2655

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/J.JBUSRES.2019.07.039.

Steidl, E., Pilatus, U., Hattingen, E., Steinbach, J. P., Zanella, F., Ronellenfitsch, M. W., et al. (2016). Myoinositol as a biomarker in recurrent glioblastoma treated with bevacizumab: A 1H-magnetic resonance spectroscopy study. PLoS ONE, 11(2), e0151390. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0151390

Viard, A., Eustache, F., & Segobin, S. (2021). History of magnetic resonance imaging: A trip down memory lane. Neuroscience, 474, 71–79. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2021.07.009

Publicado

2025-11-13

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Cómo citar

Evaluación metabólica de tumores cerebrales mediante espectroscopia de resonancia magnética de protones (¹H-MRS): Análisis comparativo entre sistemas de 1,5 T y 3 T. Research, Society and Development, [S. l.], v. 14, n. 11, p. e93141149875, 2025. DOI: 10.33448/rsd-v14i11.49875. Disponível em: https://www.rsdjournal.org/rsd/article/view/49875. Acesso em: 5 dec. 2025.