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Prueba automatizada predice supervivencia del cáncer ovárico

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 26 Oct 2016
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Imagen: Un análisis de imágenes de histología y la validación de la prueba automática (Fotografía cortesía del Instituto de Investigación del Cáncer).
Imagen: Un análisis de imágenes de histología y la validación de la prueba automática (Fotografía cortesía del Instituto de Investigación del Cáncer).
El microambiente tumoral es fundamental para influir en la progresión del cáncer y la metástasis y dentro de una mujer pueden coexistir diferentes células con alta diversidad espacial; sin embargo, sus efectos combinatorios son poco conocidos.
 
El cáncer ovárico es el cáncer ginecológico más mortal y la gran mayoría de las muertes son de carcinoma seroso de alto grado (HGSOC) con casi ningún cambio en la supervivencia global en los últimos años. Esto se debe, en parte, a la biología distintiva del HGSOC: la falta de una barrera anatómica en la cavidad peritoneal para controlar la difusión de las células de cáncer que probablemente se originan a partir de la trompa de Falopio o de células precursoras en el ovario.
 
Los científicos del Instituto de Investigación del Cáncer (Londres, Reino Unido) y sus colegas evaluaron los ecosistemas de células en los sitios donde el cáncer de ovario se ha extendido alrededor del cuerpo, una situación que predice fuertemente las posibilidades de sobrevivir a la enfermedad. Se identificaron un total de 61 pacientes con cáncer de ovario, de estadio III-IV HGSOC, de acuerdo con la Federación Internacional de Ginecología y Obstetricia (FIGO), con al menos un sitio de metástasis resecable localmente avanzado. Se obtuvieron un total de 192 bloques incluidos en parafina de siete sitios de metástasis locales (61 ovarios, 51 epiplón, 48 peritoneo, nueve apéndices, 20 ganglios linfáticos, un bazo, dos ombligos) de 61 pacientes.
 
Se generaron cortes histológicos de múltiples metástasis de tumor en bloques incluidos en parafina, los cuales fueron digitalizados usando el sistema Aperio, (Leica Biosystems Inc. Buffalo Grove, IL, EUA) y analizados mediante el paquete de código abierto R, CRImage. Las células se clasificaron en base a sus diferencias morfológicas del núcleo positivo para la coloración de hematoxilina, sin necesidad de utilizar coloraciones objetivo de inmunohistoquímica. Las células inmunes suelen mostrar núcleos basófilos pequeños, redondos y homogéneos; las células de cáncer en general tienen núcleos de mayor tamaño y una mayor variabilidad en la textura y forma.
 
El equipo encontró una diferencia en las tasas de supervivencia entre las mujeres con niveles altos y bajos de diversidad en estos sitios metastásicos. La prueba totalmente automatizada podría identificar a las mujeres que tienen la enfermedad más peligrosa para la vida, y que necesitan con urgencia el tratamiento más agresivo. La prueba da una puntuación para la diversidad de la metástasis, conocida como MetDiv, en función de si los sitios de propagación del cáncer de una paciente tienen un tipo celular predominante (baja puntuación) o una población de células más diversa que contiene células de tejido conjuntivo o inmunes (puntuación máxima). La supervivencia fue mucho más pobre entre las mujeres con altas puntuaciones de diversidad, que en aquellos con puntuaciones bajas. Sólo el 9% de las mujeres con diversas metástasis sobrevivió cinco años a partir del diagnóstico, en comparación con el 42% de aquellas cuyas metástasis fueron dominados por un tipo de célula. Una puntuación alta de diversidad fue un predictor más fuerte de mala supervivencia que cualquiera de los factores clínicos que se utilizan actualmente para tratar de evaluar el pronóstico de una mujer.
 
Yinyin Yuan, PhD, jefe del equipo de cómputo en Patología y coautor del estudio, dijo: “Hemos desarrollado una nueva prueba para evaluar la diversidad de sitios metastásicos, y lo utilizamos para predecir las posibilidades de que una mujer pueda sobrevivir a su enfermedad. Se necesita más trabajo para refinar nuestra prueba y llevarla a la clínica, pero en el futuro, podría ser utilizada para identificar a las mujeres con cánceres de ovario, especialmente agresivos, para que puedan ser tratadas con los mejores tratamientos posibles disponibles en el NHS o a través de ensayos clínicos”. El estudio fue publicado el 19 de septiembre de 2016, en la revista Oncotarget.


Enlaces relacionados:
 
Institute of Cancer Research
Leica Biosystems Inc
 

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