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28 feb 2019

Las células asesinas predicen el efecto del tratamiento en el cáncer de mama más agresivo


Investigadores españoles han liderado un estudio que certifica la importancia de la presencia de un tipo concreto de linfocito en el éxito de los tratamientos antitumorales en el cáncer de mama HER2 positivo. Es la primera vez que se puede verificar con muestras de pacientes el papel de estas células del sistema inmunitario. Este trabajo confirma la posibilidad de realizar un trasplante de dichos linfocitos de personas sanas a afectadas con cáncer.
Linfocitos NK en tumor de mama HER2-positivo. Imagen de un carcinoma infiltrante de mama HER2-positivo, donde se muestra los limfocitos NK (en rojo) y los limfocitos T (verdes) presentes en el estroma tumoral. Imagen de pseudofluorescencia obtenida por técnicas de doble inmunohistoquímica y anàlisis de imagen asistida por ordenador. / Hospital del Mar

31 ago 2018

Primeros indicadores de pronóstico para el cáncer de mama más agresivo

Investigadores del CNIO han identificado seis proteínas quinasas cuyo estado funcional predice la evolución del cáncer de mama triple negativo. El trabajo muestra que las pacientes en que las seis quinasas están inactivas tienen una alta probabilidad de curarse. En cambio, si cualquiera de estas está activa, el riesgo de recaída se multiplica por diez. Contra algunas de estas quinasas ya hay fármacos en uso. 

Tejido mamario de una paciente con recaída y que presenta los marcadores de fosforilación activos (izquierda; color marrón intenso), frente al tejido procedente de una paciente sin recaída y que no presenta estos marcadores activos (derecha). / CNIO

23 jun 2016

Un programa diagnostica en las mamografías el 99% de los tumores



Investigadores de la Universidad Rovira i Virgili en Tarragona han creado un programa que permitirá reducir el número de falsos positivos cuando se detectan tumores a partir de las mamografías. El avance, que alcanza una fiabilidad del 99%, se ha logrado por la combinación de diferentes métodos de análisis de textura mediante visión por computador, con la que se analiza este tipo de pruebas radiológicas.








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