Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Deascargar La Aplicación Móvil




Análisis de tejido espacial identifica patrones asociados con la recaída del cáncer de ovario

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 16 May 2024
Imagen: Un nuevo estudio ha identificado patrones que predicen la recaída del cáncer de ovario (foto cortesía de Cedars-Sinai)
Imagen: Un nuevo estudio ha identificado patrones que predicen la recaída del cáncer de ovario (foto cortesía de Cedars-Sinai)

El carcinoma de ovario seroso de alto grado es el tipo más letal de cáncer de ovario y plantea importantes desafíos de detección. Por lo general, los pacientes responden inicialmente a la cirugía y la quimioterapia, pero el cáncer suele regresar. Ahora, los investigadores han utilizado el análisis espacial de muestras de tejido para descubrir patrones que podrían indicar si es probable que las pacientes con esta forma de cáncer de ovario experimenten una recurrencia temprana después del tratamiento, lo que podría guiar futuras estrategias terapéuticas.

Investigadores de Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA) realizaron análisis espaciales de proteínas en muestras de tejido de cáncer de ovario para identificar patrones correlacionados con la recaída temprana del cáncer poco después del tratamiento. En el estudio participaron 42 pacientes y se examinó tumores primarios y recurrentes mediante citometría de masas por imágenes, que permite el examen espacial detallado de la presencia de proteínas dentro de los tejidos. Sus hallazgos clave resaltaron el papel de las células plasmáticas en la respuesta inmune del tumor.

El estudio encontró que la ubicación de las células plasmáticas y su relación con tipos de células cercanas, como los fibroblastos asociados al cáncer, eran indicadores cruciales de los resultados de los pacientes. Estos fibroblastos, que obstaculizan la eficacia de las células inmunitarias, se encontraron con frecuencia en áreas con células plasmáticas, lo que sugiere que pueden afectar la capacidad de las células plasmáticas para comunicarse con otras células inmunitarias, contribuyendo así a peores resultados en los pacientes.

"Utilizando el análisis espacial de proteínas, observamos no solo los tipos de células dentro y alrededor de un tumor, sino también sus posiciones relativas y cómo interactúan", dijo Alex Xu, PhD, científico investigador de Cedars-Sinai Cancer. "Nuestros hallazgos sugieren que las células plasmáticas son un factor clínicamente importante que determina el tiempo que tarda un paciente en recaer".

Enlaces relacionados:
Cedros-Sinaí

Miembro Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Pipette Calibration System
Artel PCS®
Japanese Encephalitis Test
Japanese Encephalitis Virus Real Time PCR Kit

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Nuevos hallazgos presentados en ADLM 2026 sugieren que el aprendizaje automático podría ayudar a mejorar la precisión de un análisis de sangre estándar utilizado para diagnosticar tumores raros que se forman en las glándulas suprarrenales o cerca de ellas (Fotografía cortesía de Shutterstock)

Modelo de aprendizaje automático promete mejorar precisión de pruebas de metanefrinas

Los feocromocitomas y los paragangliomas son tumores poco frecuentes que se forman en las glándulas suprarrenales o cerca de ellas y provocan una sobreproducción de hormonas del estrés.... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Crédito de la imagen: Shutterstock

Biopsia líquida única predice beneficio temprano de inmunoterapia en cáncer de pulmón avanzado

Evaluar el beneficio temprano de la inmunoterapia en el cáncer de pulmón de células no pequeñas avanzado puede ser un desafío porque las respuestas radiográficas pueden tardar meses en hacerse evidentes.... Más

Microbiología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

La secuenciación metagenómica permite diagnóstico rápido de infecciones respiratorias en fibrosis quística

Las infecciones pulmonares graves siguen siendo una causa importante de morbilidad entre las personas con fibrosis quística, un trastorno genético potencialmente mortal caracterizado por... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.