Predição de malignidade de neoplasmas cutâneos e subcutâneos de cães por meio de ultrassonografia modo-B, Doppler e elastografia ARFI

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: da Cruz, Igor Cezar Kniphoff [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Oncologia; Diagnóstico por imagem; Câncer de pele; Canino
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/216203

Os neoplasmas cutâneos e subcutâneos são muito prevalentes em cães, variando desde lesões benignas até altamente agressivas e metastáticas. O diagnóstico é obtido por histopatologia, porém é uma técnica invasiva que pode demorar para obtenção do resultado, retardando o início do tratamento adequado. Dessa forma, necessita-se exames não invasivos que possam auxiliar no diagnóstico precoce desse tipo de câncer. O objetivo deste estudo foi verificar a acurácia dos métodos ultrassonográficos na predição de malignidade de neoplasmas cutâneos e subcutâneos de cães, além de verificar os valores preditivos associando as diferentes técnicas. Ainda, objetivou-se realizar a caracterização destes neoplasmas utilizando as três técnicas realizadas. Foram diagnosticados 21 histotipos diferentes e, pelo modo B, verificou-se associação entre ecotextura heterogênea, invasividade, presença de pontos hiperecogênicos e de áreas cavitárias com malignidade. Foi verificado aumento do índice de pulsatilidade nas neoplasias malignas pelo Doppler (valor de corte > 0,93). Pela elastografia, a malignidade foi associada a tecidos não deformáveis e com velocidade de onda de cisalhamento > 3,52 m/s. Protocolos de avaliação foram propostos associando 4, 5, 6 ou 7 características preditivas de malignidade, e a caracterização foi realizada para todos os histotipos que apresentaram pelo menos dois casos. Concluiu-se que os métodos ultrassonográficos são promissores e eficazes na predição de malignidade nesses tipos de neoplasmas e que a associação de métodos pode aumentar a especificidade dos resultados.