CONTEXTE : Les tumeurs neuroendocrines pancréatiques (PNET) sont des néoplasmes rares mais complexes, présentant une grande variabilité clinique et biologique. Leur prise en charge repose sur une combinaison de techniques diagnostiques et d’approches thérapeutiques multidisciplinaires, incluant l’imagerie médicale et les interventions chirurgicales.
Objectifs : Evaluer et comparer les performances diagnostiques des différentes modalités d’imagerie pour les PNET, en mettant en lumière leur impact sur les décisions chirurgicales et les résultats post-opératoires.
Conception de l’étude : Étude rétrospective de cohorte basée sur une population opérée de PNET.
Population étudiée : Cohorte de 49 patients ayant reçu un diagnostic de PNET et subi une intervention chirurgicale au CHUV entre 2016 et 2023.
MÉTHODES : Les données ont été collectées à partir des dossiers médicaux électroniques, des comptes rendus radiologiques, histopathologiques et opératoires. Les modalités d’imagerie incluaient l’IRM, le CT iodé, le 68Ga-DOTATOC/TATE PET/CT, le PET/CT- 18FDG, et l’Octréoscan. Une analyse statistique a été réalisée pour comparer les performances des différentes techniques et évaluer leurs impacts sur les marges de résection et les complications chirurgicales.
RÉSULTATS : L’IRM et le PET/CT 68Ga-DOTATOC/TATE ont montré une sensibilité élevée pour la détection des tumeurs primaires (98 % et 100 %, respectivement). Cependant, leurs efficacités pour identifier les atteintes ganglionnaires était limitées, avec une sensibilité de 43 % pour l’IRM et 33 % pour le PET/CT. Les complications post-opératoires incluaient principalement des fistules pancréatiques (47 %), particulièrement fréquentes après les pancréatectomies caudales (58 %). Les marges de résection R0 ont été obtenues dans 93,9 % des cas.
CONCLUSION : Cette étude met en évidence l’importance de l’imagerie, notamment l’IRM et le PET/CT 68Ga-DOTATOC/TATE, pour optimiser le diagnostic et la planification chirurgicale des PNET. L’association de ces modalités pourrait améliorer encore davantage les résultats diagnostiques. Les perspectives incluent l’intégration de l’intelligence artificielle pour renforcer la précision diagnostique et réduire les complications post-opératoires.