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Titulares

El diagnóstico de cáncer pulmonar mejoró mediante la prueba diagnóstica de ARN en muestras incluidas en parafina

Saber cuál tipo de cáncer pulmonar tiene un paciente es decisivo para determinar cuál fármaco funcionará mejor y cuáles modalidades de tratamiento son más inocuas en la era de la medicina personalizada. Es clave para establecer el criterio una muestra de tumor adecuada para que el patólogo determine las características histológicas del tumor, una descripción molecular de un tumor basada en el aspecto de las células en el examen microscópico. Sin embargo, no todos los especímenes son perfectos y a veces son tan complejos que el establecer un diagnóstico definitivo plantea un verdadero reto.

Científicos de las Universidades de Carolina del Norte y de Utah han descubierto un indicador de la expresión histológica de los tipos de cáncer pulmonar más frecuentes: adenocarcinoma, carcinoide, carcinoma de células escamosas y carcinoma de células pequeñas. Este indicador puede confirmar el diagnóstico histológico en las muestras tumorales incluidas en parafina que se suelen obtener de los pacientes y puede complementar y corroborar los hallazgos de los patólogos.

Sus hallazgos fueron comunicados en el número de julio de 2013 de Journal of Molecular Diagnostics.

El Dr. Neil Hayes, MPH, profesor asociado de medicina y autor para correspondencia del estudio, dice: «A medida que sabemos más sobre la genética del cáncer pulmonar, podemos utilizar estos conocimientos para ajustar los tratamientos al tumor de un individuo. Las características de la expresión génica tienen un gran potencial para mejorar la exactitud del diagnóstico histológico. Históricamente, para el análisis de la expresión de los genes se necesitaba un tejido tumoral reciente que por lo general no es posible obtener en el ejercicio clínico sistemático. Teníamos una gran necesidad de extender el análisis de los genes (ARN de aka) a las muestras incluidas en parafina que se suelen procesar en el ejercicio clínico, en vez del tejido congelado en fresco. Este es el principal logro del presente estudio y una de las primeras acciones a gran escala en el cáncer pulmonar que demuestra que esto es posible.

«Nuestro indicador identifica los principales tipos histológicos de cáncer pulmonar en muestras de tejido incluidas en parafina que es inmediatamente útil para confirmar el diagnóstico histológico en especímenes de biopsia de tejido difíciles». El Dr. Hayes es miembro del Centro Oncológico Integral Lineberger de la Universidad de Carolina del Norte.

Los científicos utilizaron 442 muestras de especímenes incluidos en parafina y fijados con formalina provenientes de pacientes con cáncer pulmonar en la Universidad de Carolina del Norte y el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Utah al desarrollar su indicador. 

El primer autor Matthew Wilkerson, PhD, explica «Nuestra duda era ?¿se pueden pronosticar las características histológicas con exactitud mediante la expresión de genes?? Contábamos con genes de cáncer pulmonar que ya sabíamos que se expresaban en forma diferente en los diversos tipos de tumor, así que los determinamos en muestras de tumores incluidas en parafina. Acto seguido creamos un indicador en una serie independiente de muestras de tumor. Luego comparamos el indicador con el diagnóstico clínico real y otros patólogos revisaron las muestras. Demostramos una precisión por lo menos tan satisfactoria como la lograda por el patólogo. Nuestro indicador mostró una precisión media de 84% y en comparación con los diagnósticos establecidos por patólogos, es decir, generó una exactitud y una precisión similares a las de los patólogos».

El Dr. Hayes resume «Esperamos que la ventaja definitiva de esta técnica sea ir más allá de satisfacer la necesidad actual de aumentar la precisión del diagnóstico histológico. Existen muchas características adicionales de los tumores que se podrían aprovechar con fines clínicos una vez que el análisis de la expresión de los genes en muestras incluidas en parafina sea eficiente a partir de las muestras clínicas. Prevemos otras aplicaciones a corto plazo como pronosticar las respuestas a tratamientos adicionales y formular el pronóstico».

Fuente: Medcenter 24 de julio de 2013


 
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