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precipita

Mejora del diagnóstico de tumores infantiles por bioimagen

Rosa Noguera Salvá (Universidad de Valencia)

Aunque casi el 80% de los niños con cáncer podrán sobrevivir por encima de los 5 años hay que conseguir que ese porcentaje siga subiendo. Queremos crear un biobanco de imágenes 3D de tumores infantiles que mejore el diagnóstico y la búsqueda de nuevas dianas terapéuticas. Explorar los datos clínicos y biológicos de un paciente y las imágenes microscópicas obtenidas de sus distintas muestras tumorales permitiría ampliar la red global de colaboración en investigación en el cáncer pediátrico.

Mínimo6.000 €
33.070 €
Conseguidos
25.000 €
Óptimo

33.070 € conseguidos

¡Gracias a todos!

  • El proyecto

    Fecha en Precipita: 26/10/2015 – 24/01/2016

    Centro de Investigación: Universidad de Valencia  - INCLIVA

    Grupo de Investigación: Investigación translacional de tumores sólidos pediátricos

    Investigador principal: Rosa Noguera Salvá

    Objetivo: El 80% de los niños con cáncer podrán sobrevivir por encima de los 5 años, aunque hay que conseguir que ese porcentaje siga subiendo. Por esta razón, queremos crear un biobanco de imágenes 3D de tumores infantiles que mejore el diagnóstico y la búsqueda de nuevas dianas terapéuticas. Explorar los datos clínicos y biológicos de un paciente y las imágenes microscópicas obtenidas de sus distintas muestras tumorales permitirá ampliar la red global de colaboración en investigación en el cáncer pediátrico.

    Nuestro principal objetivo es disponer de un material de alto valor en imágenes microscópicas en 3D y accesible a través de una web.

    Estudiar y relacionar formas, tamaños, localizaciones y conexiones entre células tumorales y células incorporadas a la masa tumoral, así como las texturas de los elementos intercelulares en imágenes microscópicas reconstruidas en 3D es ahora posible gracias al gran desarrollo de la tecnología digital.

    Nosotros ya estamos investigando mediante análisis de imagen microscópica en 2D y en un elevado número de muestras tumorales, factores del espacio intercelular implicados en respuestas a los estímulos mecánicos. Explicamos en términos matemáticos, obtenidos desde los análisis de imagen microscópica, los criterios y las condiciones físicas de los componentes del tejido tumoral asociados a agresividad tumoral.

    El modelo se va a generar usando datos matemáticos procedentes del análisis de las imágenes microscópicas en 3D junto con los datos clínicos del paciente. De esta forma, se va a poder relacionar la agresividad de los tumores neuroblásticos (tumor pediátrico sólido extracraneal más frecuente) con el estrés físico de los elementos constituyentes y su adaptación, definiendo las características predictivas diferenciales de tumores pertenecientes a pacientes con peor evolución.

    Este modelo compartido en web se podrá aplicar a otros tumores pediátricos y del adulto y aportará información clave para poder utilizar la mecanoterapia, es decir para poder emplear cargas mecánicas que el cuerpo convertirá en respuestas a nivel celular.

  • ¿Qué has precipitado con tu ayuda?

    Gracias a las donaciones recibidas a través de Precipita se han podido realizar dos contratos a un experto en Patología Digital que nos ha ayudado en nuestra investigación.

    De este modo, hemos logrado:

    • Mejorar la calidad de las imágenes microscópicas digitalizadas almacenadas (unas 23.000 imágenes) derivadas de las muestras histológicas tumorales, optimizar los resultados cuantitativos de las mismas y de las de máscaras derivadas realizando procedimientos básicos y múltiples para el realce de los elementos de interés y la obtención del análisis semiautomático.
    • Ampliar el biobanco de imágenes (5.800 imágenes nuevas) derivadas de nuevas cohortes de muestras histológicas tumorales.
    • Realizar estudios preparatorios de imágenes microscópicas para realizar el registro en 3D en un tumor primario y su metástasis (540 imágenes).

    Los resultados de estos trabajos de investigación han sido publicados en la reconocida revista británica, British Journal of Cancer, en el que mostramos que ciertos elementos de la matriz extracelular, hasta ahora no tenidos en cuenta, influyen en la agresividad del cáncer infantil denominado neuroblastoma.

    Las conclusiones publicadas son parte de la tesis doctoral de la Dra. Irene Tadeo, en la que se cuantificaron y caracterizaron mediante el análisis de imagen microscópica proteínas fibrosas y azúcares de la matriz extracelular junto con los vasos sanguíneos en muestras tumorales de pacientes que sufrían una enfermedad neuroblástica agresiva.

    Durante el estudio se analizaron 102 muestras de neuroblastomas pertenecientes a niños españoles clasificados según la estratificación de riesgo internacional como de alto riesgo a recaída o corta supervivencia. El estudio morfométrico de los distintos elementos estudiados, es decir, el análisis cuantitativo de la forma, tamaño, cambios y variantes, ha permitido demostrar que el entrecruzamiento y la ramificación de las fibras de reticulina, junto con la irregularidad de distintas clases de vasos sanguíneos conlleva una supervivencia libre de eventos muy pobre, inferior al 15% tras 5 años, en un subgrupo de esos pacientes.

    Estos resultados ofrecen un nuevo espectro de oportunidades terapéuticas en el grupo de enfermos con mayor necesidad de aplicar terapias individualizadas.

    La experiencia en Precipita ha sido muy gratificante por varias razones: el mensaje positivo trasmitido a familias y amigos de niños oncológicos de la existencia de equipos que se dedican a buscar nuevas dianas terapéuticas como nuestro grupo; la ayuda que puede suponer este tipo de iniciativas a los jóvenes investigadores para obtener contratos laborales que, aunque cortos, son importantes para continuar desarrollando su experiencia laboral; la posibilidad de solicitar ellos mismos sus primeros proyectos de investigación; lograr sensibilizar a la opinión pública sobre el papel que desempeña la ciencia en la vida diaria y el acercamiento de los investigadores a los temas que preocupan a los pacientes y sus familias.

  • Y ahora, ¿qué?

    En estos momentos estamos integrando y analizando los datos morfométricos de todos los parámetros de las casi 30.000 imágenes mediante estudios bioestadísticos y bioinformáticos. Del registro en 3D del  tumor primario y su metástasis estamos diseñando cómo extraer nuevos datos morfométricos de esta visión de los elementos de la matriz extracelular.

    Recientemente hemos presentado los últimos resultados en el Congreso conjunto SEAP-IAP,  SEC y SEPAF (24/26 de mayo, Valencia, 2017) y en el VI Curso de Patología Digital (25/ 27 de octubre, Valencia 2017). 

  • ¿A quién beneficia este proyecto?

    Este proyecto beneficiará a la población infantil que sufre de cáncer, a sus familias y a los diversos profesionales relacionados con la oncología pediátrica y oncología en general. El cáncer es un conjunto de enfermedades con una incidencia afortunadamente muy baja en los niños. Gracias al diagnóstico precoz, el tratamiento apropiado y el cuidado completo del paciente, la posibilidad de supervivencia puede llegar hasta más del 80%. Conseguir curaciones del 100% es una responsabilidad ineludible.

    La investigación en oncología pediátrica es históricamente de las peor financiadas, al estudiar un grupo demográfico pequeño y estar fuera de las prioridades de la industria farmacéutica. Por tanto la investigación en el grupo de pacientes oncológicos pediátricos necesita una intensa reflexión y una gran empatía para ser apoyada adecuadamente y generar un importantísimo beneficio: futuros adultos sin secuelas.

    La clasificación automática de los tejidos es además un reto estimulante en imagen biomédica que se puede trasladar a los Servicios de Anatomía Patológica del Sistema Nacional de Salud para ser aplicada a todo tipo de investigación oncológica. El proyecto permitirá la extracción de información tisular que podrá ser utilizada para la toma de decisión diagnóstica, mejorar la guía predictiva y como descubrimiento de dianas terapéuticas.

Encuéntranos

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