Desarrollo y validación de un nomograma individualizado para identificar metástasis peritoneales ocultas en pacientes con cáncer colorrectal.

La predicción preoperatoria precisa de la metástasis peritoneal oculta (MPO) es fundamental para optimizar el tratamiento del cáncer colorrectal (CCR). Desarrollamos y validamos un nomograma práctico que integra la imagenología por TC y los parámetros clinicopatológicos para evaluar el riesgo individual de MPO.

Este estudio retrospectivo incluyó a 850 pacientes con CCR confirmado por patología, que se dividieron en una cohorte de entrenamiento (n = 531, del Centro 1, 2015-2023) y una cohorte de validación externa (n = 319, del Centro 2, 2019-2025). Todos los pacientes presentaban resultados negativos en la TC preoperatoria para metástasis peritoneal (MP), y la MPO se confirmó intraoperatoria o postoperatoriamente. Se identificaron los predictores independientes mediante regresión logística para construir un nomograma. El rendimiento del modelo se evaluó mediante el área bajo la curva ROC (AUC), los gráficos de calibración, el análisis de la curva de decisión (DCA) y la curva de impacto clínico (CIC), con validación bootstrap para la validación interna y la prueba de DeLong para las comparaciones de modelos.

Se identificaron cinco predictores independientes de MPO: tipo histopatológico, niveles de CA19-9, relación neutrófilos/linfocitos (NLR), patrones de realce tumoral y relación TC entre la grasa mesentérica y la grasa subcutánea (CTratio) (todos p < 0,05). En la cohorte de entrenamiento, el nomograma tuvo un AUC de 0,901 (IC del 95 %: 0,873-0,928), que fue superior al modelo clinicopatológico (AUC = 0,758) y al modelo de TC (AUC = 0,793) (ambos p < 0,001), con una sensibilidad de 0,855 y una especificidad de 0,889. La validación interna (AUC = 0,890, IC del 95 %: 0,860-0,920) y la validación externa (AUC = 0,889, IC del 95 %: 0,852-0,925, sensibilidad = 0,889, especificidad = 0,809) demostraron un rendimiento sólido, sin sobreajuste. El DCA y el CIC confirmaron su utilidad clínica.

El nomograma que integra las características de la TC (realce tumoral, CTratio) y los parámetros clinicopatológicos (tipo histopatológico, CA19-9, NLR) mostró una excelente precisión y generalizabilidad para la predicción preoperatoria de MPO en el CCR, lo que ayuda a la toma de decisiones preoperatorias y al tratamiento individualizado.