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Desarrollan un nuevo método para predecir la supervivencia al cáncer de pulmón

DOMINGO, 23 DE SEPTIEMBRE DE 2018  
Desarrollan un nuevo método para predecir la supervivencia al cáncer de pulmón
23-OCTUBRE-2013
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Investigadores del CIEMAT y de la UPM han patentado y desarrollado un nuevo método in vitro que predice con mayor probabilidad que los métodos clínicos existentes en la actualidad la supervivencia al cáncer de pulmón más frecuente, el denominado “adenocarcinoma”.

Gracias a este test genético, en cuyo desarrollo han participado investigadores del Computational Intelligence Group del Dpto. de Inteligencia Artificial de la UPM y de la Unidad de Oncología Molecular del CIEMAT, la calidad de vida de los pacientes podría mejorar ya que aquellos con buen pronóstico evitarían la quimioterapia y esto también redundaría en un ahorro de costes para los hospitales.

Se trata de un método genómico-clínico que determina el pronóstico de un sujeto diagnosticado con el adenocarcinoma de pulmón estudiando, a partir del tumor, los niveles de expresión de 30 genes y combinando estos resultados con otros indicadores como la edad, el sexo y el estado del tumor. A partir de ahí, los pacientes se clasifican en fases, y de esta clasificación depende su pronóstico y su tratamiento.

Aunque existen diversos parámetros clínico-patólogicos que predicen con buena precisión la supervivencia de los pacientes, hay tumores con ciertas características que tienen comportamientos muy distintos, en cuyo caso, el nuevo método aumenta la predicción del pronóstico de manera significativa.

El cáncer de pulmón representa actualmente una de las principales causas de muerte de los pacientes oncológicos. Con estos datos sería posible predecir, mediante una prueba no muy sofisticada y que se podría aplicar en la mayoría de los laboratorios de anatomía patológica de los centros de salud, la probabilidad de un comportamiento clínico adverso en los pacientes humanos, lo que podrá servir como base para la aplicación de terapias más agresivas en este grupo de pacientes.

 
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