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Una profesora de la Universidad Rey Juan Carlos consigue avances en la detección del cáncer de ovario

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Ciencia
urjc.es
La profesora de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) Inés Pérez Mariño, junto con investigadores de la University College London (UCL), ha analizado la combinación de múltiples marcadores tumorales para la detección temprana del cáncer de ovario.

 

La Dra. Inés Pérez Mariño, investigadora del área de Física Aplicada de la URJC, ha realizado un estudio sobre el uso combinado de varios marcadores tumorales con el fin de conseguir reducir la proporción de pacientes que tienen la enfermedad, pero no son diagnosticados correctamente; además de adelantar el momento del diagnóstico. El equipo, formado por investigadores de la University College London (UCL) y la profesora de la URJC, ha propuesto un modelo estadístico bayesiano y un algoritmo computacional que permite detectar puntos de cambio en la evolución temporal de múltiples marcadores tumorales y evaluar su coherencia.

La investigación ha abarcado hasta seis marcadores (la proteína CA 125, la proteína 4 del epídidimo humano o HE4, la glicodelina, la metaloproteinasa 7, el fragmento 19 de citoqueratina y la mesotelina). Ha realizado la investigación con un grupo de 44 mujeres diagnosticadas con cáncer de ovario y 179 mujeres sanas, todas ellas con edades comprendidas entre los 50 y los 80 años. Ha sido una investigación enmarcada en el proyecto Predicting risk of ovarian malignancy, improved screening and early detection (PROMISE) financiado por Cancer Research UK.

A pesar de los avances, la Dra. Inés Pérez Mariño asegura que “es necesario analizar grupos de pacientes más amplios para poder confirmar el alcance de estos prometedores resultados”. Los resultados del estudio muestran una disminución del 11% al 2% en el número de falsos negativos (pacientes que tienen la enfermedad, pero no son diagnosticados) cuando se consideran dos marcadores conjuntamente, en lugar de solo uno (el marcador empleado habitualmente). Los resultados de la investigación han sido publicados en la revista Biomedical Signal Processing and Control.

 

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