Ovarialzysten und weitere gutartige Neubildungen des Ovars – Medizingerätediagnostik

Obligate Medizingerätediagnostik

  • Sonographie (Ultraschalluntersuchung) des kleinen Beckens (vaginal/durch die Scheide, abdominal/durch die Bauchdecke, ggf. beides)

Fakultative Medizingerätediagnostik – in Abhängigkeit von den Ergebnissen der Anamnese, der körperlichen Untersuchung und den obligaten Laborparametern – zur differentialdiagnostischen Abklärung

  • Dopplersonographie (Ultraschalluntersuchung, die Flüssigkeitsströme (vor allem den Blutfluss) dynamisch darstellen kann): Die Durchblutung der Ovarialtumoren lässt sich in vier Stufen unterteilen:
    1. fehlende Nachweisbarkeit einer Durchblutung mit dem Farbdoppler
    2. minimaler Blutfluss,
    3. moderater Blutfluss4.
    4. starke ausgedehnte Vaskularisierung (Gefäßbildung) im gesamten Bereich bzw. in einem (soliden) Teilbereich des Adnexbefunds.
      • Interpretation: überwiegend zentraler Blutfluss ist häufiger mit Malignität (Bösartigkeit) assoziiert; peripherer Blutfluss ist eher für eine benigne Läsion (gutartige Veränderung) typisch
  • Computertomographie (CT) des Abdomens (Abdomen-CT) – bei unklarem Ultraschall/Komplikationen
  • Magnetresonanztomographie (Abdomen-MRT) – bei unklarem Ultraschall/Komplikationen

Score nach Sassone et al. [1] zur Beurteilung von Adnextumoren

Punkte Innenwand  Wanddicke Variable Septen Struktur
 1  Glatt  Dünn ≤ 3 mm  Keine  Echoleer
 2  Unregelmäßige
Auflagerungen ≤ 3 mm
 Dick > 3 mm  Dünn ≤ 3 mm  Echoarm
 3  Papilläre Strukturen > 3 mm  -  Dick > 3 mm  Echoarm mit echoreichem
Herdbefund
 4  Solide  -  -  Komplex
 5  -  -  -  Echoreich

Interpretation

  • Eine Punktzahl > 9 spricht für einen malignen (bösartigen) Tumor

Simple Rules

Adnexveränderungen anhand definierter sonografischer Kriterien. Dabei werden fünf Merkmale für Malignität (M-Kriterien) und fünf für Benignität (B-Kriterien) berücksichtigt. Ein Befund wird als maligne eingestuft, wenn mindestens eines der M-Kriterien erfüllt ist und keine B-Kriterien vorliegen. Umgekehrt gilt ein Befund als benigne, wenn mindestens eines der B-Kriterien zutrifft und keine M-Kriterien vorhanden sind.

Die fünf Malignitätskriterien sind:

  • M1: irregulärer solider Tumor
  • M2: Aszites
  • M3: vier oder mehr papilläre Auflagerungen
  • M4: irregulärer multilokulär-solider Tumor ≥ 10 cm 

Die fünf Benignitätskriterien sind:

  • B1: glattwandige unilokuläre Zyste
  • B2: solide Komponente < 7 mm
  • B3: Schallschatten
  • B4: glattwandige multilokuläre Zyste < 10 cm
  • B5: keine Durchblutung (Color-Score 1)

Die Sensitivität und die Spezifität der Methode zur korrekten Differenzierung zwischen maligne haben sich in zahlreichen externen Validierungsstudien und Metaanalysen stets bei > 90 % gezeigt [3-5].

Ovarialzysten und deren Krebsrisiko [2]

  • Eine einfache Ovarialzyste im Ultraschall stellt einen Normalbefund dar; Vorkommen bei 23,8 % der Frauen unter 50 Jahren und bei 13,4 % der älteren Untersuchten; die einfache Ovarialzyste stellt kein Malignitätsrisiko (Krebsrisiko) dar.
  • Bei Vorliegen einer komplexen Zyste und solider Raumforderung (örtliche umschriebene Zunahme von körpereigenem Gewebe) im Ultraschall besteht ein signifikantes Risiko für eine Karzinomentstehung.

Literatur

  1. Sassone AM, Timor-Tritsch IE, Artner A et al.: Transvaginal sonographic characterization of ovarian disease: evaluation of a new scoring system to predict ovarian malignancy. Obstet Gynecol 1991;78:70-76
  2. Smith-Bindman R et al.: Risk of Malignant Ovarian Cancer Based on Ultrasonography Findings in a Large Unselected Population. JAMA Intern Med. Published online November 12, 2018. doi:10.1001/jamainternmed.2018.5113
  3. Timmerman D et al.: Simple ultrasound rules to distinguish between benign and malignant adnexal masses before surgery: prospective validation by IOTA group. BMJ 2010;341:c6839
  4. Nunes N et al.: Use of IOTA simple rules for diagnosis of ovarian cancer: meta-analysis. Ultrasound Obstet Gynecol 2014;44:503-14
  5. Meys EMJ et al.: Subjective assessment versus ultrasound models to diagnose ovarian cancer: A systematic review and meta-analysis. Eur J Cancer 2016;58:17-29