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Seminario del lunes dará las claves sobre la utilidad de los modelos pronósticos en la sobrevida del cáncer

Viernes, 01 Junio 2018


Maria RodriguezUna reveladora investigación dará a conocer la profesora del Instituto de Ingeniería Biológica y Médica –unidad interdisciplinaria de las facultades de Ciencias Biológicas, Ingeniería y Medicina- María Rodríguez, el próximo lunes 4 de junio, a las 13:00 horas y en la Facultad de Medicina.

Se trata de un modelo que creó junto la doctora de la Facultad de Medicina, Carolina Ibáñez, el profesor de la Facultad de Ciencias Biológicas, Gareth Owen y un grupo de colaboradores interdisciplinarios, para identificar factores predictores de sobrevida para las pacientes con cáncer de ovario.

Rodríguez explicó que “el cáncer de ovario es el más mortal de todos los cánceres ginecológicos” y que “los estudios demuestran que el aumento del índice de masa corporal (IMC) y la inflamación son factores de riesgo para el cáncer de ovario”. En este contexto, detalló que “nuestro objetivo fue buscar correlaciones significativas entre el IMC, la inflamación y la supervivencia general en pacientes con cáncer de ovario seroso de alto grado con el fin de definir un modelo pronóstico capaz de predecir la supervivencia de las pacientes”.

La profesora a cargo de dictar el seminario es doctora en Ingeniería Química y especialista en modelamiento matemático de sistemas fisiológicos, y tras destacar los principales ejes de la investigación resumió que entre las conclusiones determinaron que “si una paciente con cáncer de ovario tiene problemas inflamatorios puedes saber que le va a ir peor, y si estos factores están muy elevados te puede indicar que disminuir esos valores por medio de antiinflamatorios u otros medios, podría mejorar su esperanza de vida”.

Adicionalmente, los investigadores desarrollaron un modelo predictor del riesgo de trombosis en los mismos casos de pacientes con cáncer de ovario “si el clínico puede identificar a los pacientes con más alto riesgo de tener trombosis, podría pensar en darle tratamiento profiláctico de anticoagulantes para disminuir los eventos de trombosis”.

Pero además de estos análisis el equipo creó “una plataforma web que los médicos pueden usar para identificar a los pacientes que tienen mayor o menor riesgo”. En la aplicación, los médicos deben ingresar datos como el recuento absoluto de neutrófilos, de linfocitos, el valor de la lactato deshidrogenasa, la estatura y el peso del paciente.

Con todo, Rodríguez advirtió que aún falta para que la investigación genere “una aplicación clínica directa”, ya que aún “falta una validación en una cohorte más grande”, sin embargo, adelantó que “la idea final es que los oncólogos puedan tomar decisiones en base a estas herramientas pronósticas”.