Investigadores españoles han desarrollado un modelo matemático para mejorar el pronóstico del cáncer
Investigadores del Laboratorio de Oncología Matemática de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), con Carmen Ortega a la cabeza, han trabajado en un estudio en el que han desarrollado un modelo matemático para predecir cómo evolucionan los tumores sólidos de mama y de pulmón.
Este estudio ha sido publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of América y revela como han descubierto un nuevo biomarcador de imagen con valor pronóstico en cáncer de pulmón y de mama. El estudio ha sido financiado por la Junta de Castilla-La Mancha, el Ministerio de Ciencia e Innovación y la AECC en Ciudad Real a través de una Ayuda Predoctoral a la investigadora Carmen Ortega.
Gracias a la ayuda de las imágenes obtenidas mediante el PET/TAC (tomografía de emisión de positrones), pudieron obtener datos valiosos sobre los niveles de actividad metabólica en pacientes con tumores de mama y pulmón, es decir, la actividad que lleva a cabo el tumor para nutrirse, extraer energía y así poder seguir creciendo y extenderse.
Con las imágenes descubrieron un nuevo indicador que permite saber cómo es la evolución en tumores sólidos que se basa en calcular la distancia desde el centro de masas del tumor (centroide), hasta el punto de mayor actividad metabólica (hotspot). Así observaron que el mayor nivel de actividad metabólica tiende a desplazarse hacia los bordes del tumor a medida que hace más grande, por lo que su evolución y los cambios más importantes que experimenta a nivel metabólico se producen progresivamente en aquellas células que se están en las zonas más externas del mismo.
En Grupo Scanner Vizcaya disponemos de los medios más avanzados para este tipo de pruebas en nuestro centro Radiología Clínica Vizcaya en las instalaciones de la Clínica IMQ Zorrotzaurre, siendo pionera en Bizkaia en este sector, dispone de un PET-TAC, modelo BIOGRAPH 6 de la casa SIEMENS. Con este tipo de tecnología se consigue fusionar las imágenes de un PET con las de un TAC-TC, consiguiéndose entre otras ventajas una mayor localización anatómica de las lesiones malignas. Sus principales aplicaciones se centran principalmente en la Oncología.
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