Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
ZeptoMetrix an Antylia scientific company

Deascargar La Aplicación Móvil




Novedoso método de patología digital ayuda a identificar nuevos biomarcadores para el CPCNP

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 28 Jun 2023

El cáncer de pulmón es la principal causa de muertes relacionadas con el cáncer entre ambos sexos a nivel mundial, con una tasa de supervivencia a cinco años de apenas el 18 %. Más...

El cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP), dividido en adenocarcinoma, carcinoma de células escamosas y algunos tipos más raros, es el diagnóstico más común para estos pacientes. La evidencia emergente subraya el importante papel del microambiente rico en fibra de colágeno que rodea las células cancerosas en el crecimiento de estos cánceres y otros tumores sólidos. En este contexto tumoral, la expresión elevada de colágeno tipo I se relaciona con un mal pronóstico y mayor riesgo de metástasis. Esta asociación sugiere que los colágenos fibrilares podrían servir como una fuente clave de biomarcadores relevantes para el cáncer y ha despertado interés en descifrar su papel en el desarrollo de tumores.

En respuesta a este desafío, investigadores de la Universidad de Barcelona (Barcelona, España) y el Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC, Barcelona, España) han desarrollado y validado un nuevo método de patología digital que analiza cuantitativamente las fibras de colágeno en muestras de tejido de pacientes con CPCNP. El método utiliza imágenes digitalizadas de biopsias de pacientes teñidas con un tinte llamado rojo picrosirius (PSR) y capturadas con luz polarizada. Los investigadores emplearon el software de código abierto CT-FIRE para segmentar automáticamente las fibras individuales en las imágenes y cuantificar las características importantes como largo, ancho o rectitud.

El equipo aplicó esta metodología para analizar 195 muestras de pacientes con adenocarcinoma y carcinoma de células escamosas. Los hallazgos sugieren que la rectitud de las fibras podría servir como un biomarcador potencial de la enfermedad, mientras que una alta densidad podría indicar un mal pronóstico. Curiosamente, la relevancia pronóstica de la densidad de colágeno parece ser independiente del estadio clínico del tumor, lo que sugiere que el análisis de la fibra de colágeno proporciona información importante adicional. La nueva metodología también permitió la comparación de fibras de colágeno en muestras de tejido de pacientes con muestras de tejido no canceroso. Esto permitió, por primera vez, una descripción cuantitativa de los cambios que ocurren en la organización del colágeno en el CPCNP. Los hallazgos indican que las muestras de tejido tumoral mostraron un aumento en la rectitud, la longitud y el ancho, lo que sugiere una rigidez anormal del tejido, especialmente en pacientes con adenocarcinoma. Según los investigadores, esta rigidez podría estar relacionado con varios mecanismos que ayudan al tumor a evadir la respuesta inmune, lo que podría facilitar la progresión del tumor en este tipo de cáncer.

“Nuestra nueva herramienta puede mejorar el manejo clínico de los pacientes quirúrgicos con este tipo de cáncer, ya que identifica a aquellos con mayor riesgo de recaída y, por tanto, pueden beneficiarse de un seguimiento exhaustivo e incluso de terapias neoadyuvantes (complementarias al tratamiento principal)”, indicó Jordi Alcaraz, profesor de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la UB e investigador del IBEC.

Enlaces relacionados:
Universidad de Barcelona  
IBEC


Miembro Platino
PRUEBA RÁPIDA COVID-19
OSOM COVID-19 Antigen Rapid Test
Verification Panels for Assay Development & QC
Seroconversion Panels
Complement 3 (C3) Test
GPP-100 C3 Kit
Miembro Oro
Prueba de factor reumatoide (FR)
Rheumatoid Factors (RF)
Lea el artículo completo al registrarse hoy mismo, es GRATIS! ¡Es GRATUITO!
Regístrese GRATIS a LabMedica.es y acceda a las noticias y eventos que afectan al mundo del Laboratorio.
  • Edición gratuita de la versión digital de Lab Medica en Español enviado regularmente por email
  • Revista impresa gratuita de la revista Lab Medica en Español (disponible únicamente fuera de EUA y Canadá).
  • Acceso gratuito e ilimitado a ediciones anteriores de Lab Medica en Español digital
  • Boletín de Lab Medica en Español gratuito cada dos semanas con las últimas noticias
  • Noticias de último momento enviadas por email
  • Acceso gratuito al calendario de eventos
  • Acceso gratuito a los servicios de nuevos productos de LinkXpress
  • Registrarse es sencillo y GRATUITO!
Haga clic aquí para registrarse








Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: la QIP-MS podría predecir y detectar la recaída del mieloma más temprano en comparación con las técnicas utilizadas actualmente (foto cortesía de Adobe Stock)

Monitorización con espectrometría de masas predice e identifica recaída temprana del mieloma

El mieloma, un tipo de cáncer que afecta la médula ósea, es actualmente incurable, aunque muchos pacientes pueden vivir más de 10 años tras el diagnóstico.... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: la prueba de células madre del cáncer puede elegir con precisión tratamientos más efectivos (fotografía cortesía de la Universidad de Cincinnati)

Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino

El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Ziyang Wang y Shengxi Huang han desarrollado una herramienta que permite ideas precisas sobre proteínas virales y marcadores de enfermedades cerebrales (foto cortesía de Jeff Fitlow/Universidad Rice)

Algoritmo de firma ligera permite diagnósticos médicos más rápidos y precisos

Cada material o molécula interactúa con la luz de forma única, creando un patrón distintivo, similar a una huella dactilar. La espectroscopia óptica, que consiste en... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.