Vergleich der Elastographie-gesteuerten Biopsie mit der Systembiopsie bei der Detektion von Prostatakarzinomen

Hintergrund: Die Systembiopsie gilt als Goldstandard zum Nachweis eines Prostatakarzinoms, obwohl ein relevanter Anteil an Prostatakarzinomen nicht diagnostiziert wird. Wir wollten mit unserer Arbeit die Frage beantworten, ob mittels elastographisch gezielter Biopsien die Prostatakarzinom-Detektion im Vergleich zur Goldstandard-Systembiopsie verbessert werden kann. Material und Methode: 152 Patienten wurden in einer prospektiven Studie einer 12-fachen Prostata-Systembiopsie unterzogen. In Linksseitenlagerung wurde dabei aus jedem der vordefinierten 6 Prostatasegmente je 1 laterale und 1 mediale Stanze entnommen. Elastographisch suspekte Areale wurden zusätzlich gezielt biopsiert. Als statistisch signifikant wurde p<0,05 angenommen. Ergebnisse: Bei 62 der 152 Patienten (40,8%) wurde ein Prostatakarzinom diagnostiziert. Die Detektionsrate der Systembiopsie betrug 39,5% (60/152), die Detektionsrate der Elastographie 29,6% (45/152). Somit war die Systembiopsie der elastographisch gezielten Biopsie signifikant überlegen (p=0,039).Jedoch war die Wahrscheinlichkeit mit einer Prostatastanze ein Karzinomherd zu entdecken, für die elastographischen Biopsien 3,7-fach höher als für die Systembiopsien. Die Sensitivität der Elastographie betrug 72,6% und die Spezifität 66,6%. Der positive Vorhersagewert für die Elastographie war 60%, der negative Vorhersagewert 78%. Die Kombination von Systembiopsie und elastographisch gezielten Biopsien bot die höchste Detektionsrate. In der rechten Prostatahälfte (48%) verzeichneten wir doppelt so viele elastographisch falsch-positive Befunde wie in der linken Prostatahälfte (25%). Desweiteren fanden sich am häufigsten falsch-positive Befunde im Prostata-Apex (46%) und am seltensten in der Prostata-Basis (29%). Schlussfolgerung: In unserer Studie war die elastographisch gezielte Biopsie der Systembiopsie signifikant unterlegen (p=0,039). Die Kombination von Systembiopsie mit elastographisch gezielten Biopsien bot die höchste Detektionsrate und kann daher empfohlen werden. Die Auffälligkeiten in der Segment-bezogenen Auswertung und ein möglicher Einfluss der Patienten-Lagerung müssen durch weitere Studien überprüft werden.rn

Performance analysis of reconstruction algorithms for breast microwave imaging

The problem of localizing a scatterer, which represents a tumor, in a homogeneous circular domain, which represents a breast, is addressed. A breast imaging method based on microwaves is considered. The microwave imaging involves to several techniques for detecting, localizing and characterizing tumors in breast tissues. In all such methods an electromagnetic inverse scattering problem exists. For the scattering detection method, an algorithm based on a linear procedure solution, inspired by MUltiple SIgnal Classification algorithm (MUSIC) and Time Reversal method (TR), is implemented. The algorithm returns a reconstructed image of the investigation domain in which it is detected the scatterer position. This image is called pseudospectrum. A preliminary performance analysis of the algorithm vying the working frequency is performed: the resolution and the signal-to-noise ratio of the pseudospectra are improved if a multi-frequency approach is considered. The Geometrical Mean-MUSIC algorithm (GM- MUSIC) is proposed as multi-frequency method. The performance of the GMMUSIC is tested in different real life computer simulations. The performed analysis shows that the algorithm detects the scatterer until the electrical parameters of the breast are known. This is an evident limit, since, in a real life situation, the anatomy of the breast is unknown. An improvement in GM-MUSIC is proposed: the Eye-GMMUSIC algorithm. Eye-GMMUSIC algorithm needs no a priori information on the electrical parameters of the breast. It is an optimizing algorithm based on the pattern search algorithm: it searches the breast parameters which minimize the Signal-to-Clutter Mean Ratio (SCMR) in the signal. Finally, the GM-MUSIC and the Eye-GMMUSIC algorithms are tested on a microwave breast cancer detection system consisting of an dipole antenna, a Vector Network Analyzer and a novel breast phantom built at University of Bologna. The reconstruction of the experimental data confirm the GM-MUSIC ability to localize a scatterer in a homogeneous medium.

Smoking cessation advice: Swiss physicians lack training

OBJECTIVES: To assess the use and appropriateness of medical advice for smoking cessation provided by registrars in a General Medicine Outpatient Department to an unselected patient population in Switzerland. METHODS: A prospective observational study in which 314 consecutive outpatients were contacted by phone within 24h after their consultation. Questions and information concerning smoking asked and/or provided by the registrar to patients were collected. RESULTS: Eleven registrars (mean age 34 years (range 29-40), 54% females, mean of 5 years (range 3.5-6 years) postgraduate medical training) worked in the Basel University Hospital Medical Outpatient Department during the study period from 01.01.2006 to 31.03.2006. In total 314 participants (mean 48 years, age range 16-71 years, 50% females) completed the study. Registrars queried 81% of the patients about smoking, but inquired about smoking duration only in 44% of the patients. Twenty-eight percent of the patients received information about the risks related to smoking, whereas cessation was discussed only with 10% and offered to 9% of the patients. CONCLUSION: Though most junior physicians in the survey asked about smoking, they failed to appropriately address tobacco-related health issues and offer cessation advice in the majority of cases. Extended regular training for physicians on smoking-related issues will be necessary in order to improve counselling of smokers and meet the global tobacco challenge.

The performance of human papillomavirus high-risk DNA testing in the screening and diagnostic settings.

OBJECTIVE: We sought to evaluate the performance of the human papillomavirus high-risk DNA test in patients 30 years and older. MATERIALS AND METHODS: Screening (n=835) and diagnosis (n=518) groups were defined based on prior Papanicolaou smear results as part of a clinical trial for cervical cancer detection. We compared the Hybrid Capture II (HCII) test result with the worst histologic report. We used cervical intraepithelial neoplasia (CIN) 2/3 or worse as the reference of disease. We calculated sensitivities, specificities, positive and negative likelihood ratios (LR+ and LR-), receiver operating characteristic (ROC) curves, and areas under the ROC curves for the HCII test. We also considered alternative strategies, including Papanicolaou smear, a combination of Papanicolaou smear and the HCII test, a sequence of Papanicolaou smear followed by the HCII test, and a sequence of the HCII test followed by Papanicolaou smear. RESULTS: For the screening group, the sensitivity was 0.69 and the specificity was 0.93; the area under the ROC curve was 0.81. The LR+ and LR- were 10.24 and 0.34, respectively. For the diagnosis group, the sensitivity was 0.88 and the specificity was 0.78; the area under the ROC curve was 0.83. The LR+ and LR- were 4.06 and 0.14, respectively. Sequential testing showed little or no improvement over the combination testing. CONCLUSIONS: The HCII test in the screening group had a greater LR+ for the detection of CIN 2/3 or worse. HCII testing may be an additional screening tool for cervical cancer in women 30 years and older.

Diagnostic Performance and Additional Value of Elastosonography in Focal Breast Lesions: Statistical Correlation between Size-Dependant Strain Index Measurements, Multimodality-BI-RADS Score, and Histopathology in a Clinical Routine Setting

Objective. To evaluate the diagnostic benefit of real-time elastography (RTE) in clinical routine. Strain indices (SI) for benign and malignant tumors were assessed. Methods. 100 patients with 110 focal breast lesions were retrieved. Patients had mammography (MG), ultrasound (US), and, if necessary, MRI. RTE was conducted after ultrasound. Lesions were assessed with BI-RADS for mammography and ultrasound. Diagnosis was established with histology or follow-up. Results. SI for BI-RADS 2 was 1.71 ± 0.86. Higher SI (2.21 ± 1.96) was observed for BI-RADS 3 lesions. SI of BI-RADS 4 and 5 lesions were significantly higher (16.92 ± 20.89) and (19.54 ± 10.41). 31 malignant tumors exhibited an average SI of 16.13 ± 14.67; SI of benign lesions was 5.29 ± 11.87 (P value <0.0001). ROC analysis threshold was >3.8 for malignant disease. Sensitivity of sonography was 90.3% (specificity 78.5%). RTE showed a sensitivity of 87.1% (specificity 79.7%). Accuracy of all modalities combined was 96.8%. In BI-RADS 3 lesions RTE was able to detect all malignant lesions (sensitivity 100%, specificity 92.9%, and accuracy 93.9%). Conclusions. RTE increased sensitivity and specificity for breast cancer detection when used in combination with ultrasound.

Generación de una librería RVC – CAL para la etapa de determinación de endmembers en el proceso de análisis de imágenes hiperespectrales

El análisis de imágenes hiperespectrales permite obtener información con una gran resolución espectral: cientos de bandas repartidas desde el espectro infrarrojo hasta el ultravioleta. El uso de dichas imágenes está teniendo un gran impacto en el campo de la medicina y, en concreto, destaca su utilización en la detección de distintos tipos de cáncer. Dentro de este campo, uno de los principales problemas que existen actualmente es el análisis de dichas imágenes en tiempo real ya que, debido al gran volumen de datos que componen estas imágenes, la capacidad de cómputo requerida es muy elevada. Una de las principales líneas de investigación acerca de la reducción de dicho tiempo de procesado se basa en la idea de repartir su análisis en diversos núcleos trabajando en paralelo. En relación a esta línea de investigación, en el presente trabajo se desarrolla una librería para el lenguaje RVC – CAL – lenguaje que está especialmente pensado para aplicaciones multimedia y que permite realizar la paralelización de una manera intuitiva – donde se recogen las funciones necesarias para implementar dos de las cuatro fases propias del procesado espectral: reducción dimensional y extracción de endmembers. Cabe mencionar que este trabajo se complementa con el realizado por Raquel Lazcano en su Proyecto Fin de Grado, donde se desarrollan las funciones necesarias para completar las otras dos fases necesarias en la cadena de desmezclado. En concreto, este trabajo se encuentra dividido en varias partes. La primera de ellas expone razonadamente los motivos que han llevado a comenzar este Proyecto Fin de Grado y los objetivos que se pretenden conseguir con él. Tras esto, se hace un amplio estudio del estado del arte actual y, en él, se explican tanto las imágenes hiperespectrales como los medios y las plataformas que servirán para realizar la división en núcleos y detectar las distintas problemáticas con las que nos podamos encontrar al realizar dicha división. Una vez expuesta la base teórica, nos centraremos en la explicación del método seguido para componer la cadena de desmezclado y generar la librería; un punto importante en este apartado es la utilización de librerías especializadas en operaciones matriciales complejas, implementadas en C++. Tras explicar el método utilizado, se exponen los resultados obtenidos primero por etapas y, posteriormente, con la cadena de procesado completa, implementada en uno o varios núcleos. Por último, se aportan una serie de conclusiones obtenidas tras analizar los distintos algoritmos en cuanto a bondad de resultados, tiempos de procesado y consumo de recursos y se proponen una serie de posibles líneas de actuación futuras relacionadas con dichos resultados. ABSTRACT. Hyperspectral imaging allows us to collect high resolution spectral information: hundred of bands covering from infrared to ultraviolet spectrum. These images have had strong repercussions in the medical field; in particular, we must highlight its use in cancer detection. In this field, the main problem we have to deal with is the real time analysis, because these images have a great data volume and they require a high computational power. One of the main research lines that deals with this problem is related with the analysis of these images using several cores working at the same time. According to this investigation line, this document describes the development of a RVC – CAL library – this language has been widely used for working with multimedia applications and allows an optimized system parallelization –, which joins all the functions needed to implement two of the four stages of the hyperspectral imaging processing chain: dimensionality reduction and endmember extraction. This research is complemented with the research conducted by Raquel Lazcano in her Diploma Project, where she studies the other two stages of the processing chain. The document is divided in several chapters. The first of them introduces the motivation of the Diploma Project and the main objectives to achieve. After that, we study the state of the art of some technologies related with this work, like hyperspectral images and the software and hardware that we will use to parallelize the system and to analyze its performance. Once we have exposed the theoretical bases, we will explain the followed methodology to compose the processing chain and to generate the library; one of the most important issues in this chapter is the use of some C++ libraries specialized in complex matrix operations. At this point, we will expose the results obtained in the individual stage analysis and then, the results of the full processing chain implemented in one or several cores. Finally, we will extract some conclusions related with algorithm behavior, time processing and system performance. In the same way, we propose some future research lines according to the results obtained in this document

Generación de una librería RVC - CAL para la etapa de estimación de abundancias en el proceso de análisis de imágenes hiperespectrales

Las imágenes hiperespectrales permiten extraer información con una gran resolución espectral, que se suele extender desde el espectro ultravioleta hasta el infrarrojo. Aunque esta tecnología fue aplicada inicialmente a la observación de la superficie terrestre, esta característica ha hecho que, en los últimos años, la aplicación de estas imágenes se haya expandido a otros campos, como la medicina y, en concreto, la detección del cáncer. Sin embargo, este nuevo ámbito de aplicación ha generado nuevas necesidades, como la del procesado de las imágenes en tiempo real. Debido, precisamente, a la gran resolución espectral, estas imágenes requieren una elevada capacidad computacional para ser procesadas, lo que imposibilita la consecución de este objetivo con las técnicas tradicionales de procesado. En este sentido, una de las principales líneas de investigación persigue el objetivo del tiempo real mediante la paralelización del procesamiento, dividiendo esta carga computacional en varios núcleos que trabajen simultáneamente. A este respecto, en el presente documento se describe el desarrollo de una librería de procesado hiperespectral para el lenguaje RVC - CAL, que está específicamente pensado para el desarrollo de aplicaciones multimedia y proporciona las herramientas necesarias para paralelizar las aplicaciones. En concreto, en este Proyecto Fin de Grado se han desarrollado las funciones necesarias para implementar dos de las cuatro fases de la cadena de análisis de una imagen hiperespectral - en concreto, las fases de estimación del número de endmembers y de la estimación de la distribución de los mismos en la imagen -; conviene destacar que este trabajo se complementa con el realizado por Daniel Madroñal en su Proyecto Fin de Grado, donde desarrolla las funciones necesarias para completar las otras dos fases de la cadena. El presente documento sigue la estructura clásica de un trabajo de investigación, exponiendo, en primer lugar, las motivaciones que han cimentado este Proyecto Fin de Grado y los objetivos que se esperan alcanzar con él. A continuación, se realiza un amplio análisis del estado del arte de las tecnologías necesarias para su desarrollo, explicando, por un lado, las imágenes hiperespectrales y, por otro, todos los recursos hardware y software necesarios para la implementación de la librería. De esta forma, se proporcionarán todos los conceptos técnicos necesarios para el correcto seguimiento de este documento. Tras ello, se detallará la metodología seguida para la generación de la mencionada librería, así como el proceso de implementación de una cadena completa de procesado de imágenes hiperespectrales que permita la evaluación tanto de la bondad de la librería como del tiempo necesario para analizar una imagen hiperespectral completa. Una vez expuesta la metodología utilizada, se analizarán en detalle los resultados obtenidos en las pruebas realizadas; en primer lugar, se explicarán los resultados individuales extraídos del análisis de las dos etapas implementadas y, posteriormente, se discutirán los arrojados por el análisis de la ejecución de la cadena completa, tanto en uno como en varios núcleos. Por último, como resultado de este estudio se extraen una serie de conclusiones, que engloban aspectos como bondad de resultados, tiempos de ejecución y consumo de recursos; asimismo, se proponen una serie de líneas futuras de actuación con las que se podría continuar y complementar la investigación desarrollada en este documento. ABSTRACT. Hyperspectral imaging collects information from across the electromagnetic spectrum, covering a wide range of wavelengths. Although this technology was initially developed for remote sensing and earth observation, its multiple advantages - such as high spectral resolution - led to its application in other fields, as cancer detection. However, this new field has shown specific requirements; for example, it needs to accomplish strong time specifications, since all the potential applications - like surgical guidance or in vivo tumor detection - imply real-time requisites. Achieving this time requirements is a great challenge, as hyperspectral images generate extremely high volumes of data to process. For that reason, some new research lines are studying new processing techniques, and the most relevant ones are related to system parallelization: in order to reduce the computational load, this solution executes image analysis in several processors simultaneously; in that way, this computational load is divided among the different cores, and real-time specifications can be accomplished. This document describes the construction of a new hyperspectral processing library for RVC - CAL language, which is specifically designed for multimedia applications and allows multithreading compilation and system parallelization. This Diploma Project develops the required library functions to implement two of the four stages of the hyperspectral imaging processing chain - endmember and abundance estimations -. The two other stages - dimensionality reduction and endmember extraction - are studied in the Diploma Project of Daniel Madroñal, which complements the research work described in this document. The document follows the classical structure of a research work. Firstly, it introduces the motivations that have inspired this Diploma Project and the main objectives to achieve. After that, it thoroughly studies the state of the art of the technologies related to the development of the library. The state of the art contains all the concepts needed to understand the contents of this research work, like the definition and applications of hyperspectral imaging and the typical processing chain. Thirdly, it explains the methodology of the library implementation, as well as the construction of a complete processing chain in RVC - CAL applying the mentioned library. This chain will test both the correct behavior of the library and the time requirements for the complete analysis of one hyperspectral image, either executing the chain in one processor or in several ones. Afterwards, the collected results will be carefully analyzed: first of all, individual results -from endmember and abundance estimations stages - will be discussed and, after that, complete results will be studied; this results will be obtained from the complete processing chain, so they will analyze the effects of multithreading and system parallelization on the mentioned processing chain. Finally, as a result of this discussion, some conclusions will be gathered regarding some relevant aspects, such as algorithm behavior, execution times and processing performance. Likewise, this document will conclude with the proposal of some future research lines that could continue the research work described in this document.

Implementación de una Support Vector Machine en RVC – CAL para imágenes hiperespectrales

El análisis de imágenes hiperespectrales permite obtener información con una gran resolución espectral: cientos de bandas repartidas desde el espectro infrarrojo hasta el ultravioleta. El uso de dichas imágenes está teniendo un gran impacto en el campo de la medicina y, en concreto, destaca su utilización en la detección de distintos tipos de cáncer. Dentro de este campo, uno de los principales problemas que existen actualmente es el análisis de dichas imágenes en tiempo real ya que, debido al gran volumen de datos que componen estas imágenes, la capacidad de cómputo requerida es muy elevada. Una de las principales líneas de investigación acerca de la reducción de dicho tiempo de procesado se basa en la idea de repartir su análisis en diversos núcleos trabajando en paralelo. En relación a esta línea de investigación, en el presente trabajo se desarrolla una librería para el lenguaje RVC – CAL – lenguaje que está especialmente pensado para aplicaciones multimedia y que permite realizar la paralelización de una manera intuitiva – donde se recogen las funciones necesarias para implementar el clasificador conocido como Support Vector Machine – SVM. Cabe mencionar que este trabajo complementa el realizado en [1] y [2] donde se desarrollaron las funciones necesarias para implementar una cadena de procesado que utiliza el método unmixing para procesar la imagen hiperespectral. En concreto, este trabajo se encuentra dividido en varias partes. La primera de ellas expone razonadamente los motivos que han llevado a comenzar este Trabajo de Investigación y los objetivos que se pretenden conseguir con él. Tras esto, se hace un amplio estudio del estado del arte actual y, en él, se explican tanto las imágenes hiperespectrales como sus métodos de procesado y, en concreto, se detallará el método que utiliza el clasificador SVM. Una vez expuesta la base teórica, nos centraremos en la explicación del método seguido para convertir una versión en Matlab del clasificador SVM optimizado para analizar imágenes hiperespectrales; un punto importante en este apartado es que se desarrolla la versión secuencial del algoritmo y se asientan las bases para una futura paralelización del clasificador. Tras explicar el método utilizado, se exponen los resultados obtenidos primero comparando ambas versiones y, posteriormente, analizando por etapas la versión adaptada al lenguaje RVC – CAL. Por último, se aportan una serie de conclusiones obtenidas tras analizar las dos versiones del clasificador SVM en cuanto a bondad de resultados y tiempos de procesado y se proponen una serie de posibles líneas de actuación futuras relacionadas con dichos resultados. ABSTRACT. Hyperspectral imaging allows us to collect high resolution spectral information: hundred of bands covering from infrared to ultraviolet spectrum. These images have had strong repercussions in the medical field; in particular, we must highlight its use in cancer detection. In this field, the main problem we have to deal with is the real time analysis, because these images have a great data volume and they require a high computational power. One of the main research lines that deals with this problem is related with the analysis of these images using several cores working at the same time. According to this investigation line, this document describes the development of a RVC – CAL library – this language has been widely used for working with multimedia applications and allows an optimized system parallelization –, which joins all the functions needed to implement the Support Vector Machine – SVM - classifier. This research complements the research conducted in [1] and [2] where the necessary functions to implement the unmixing method to analyze hyperspectral images were developed. The document is divided in several chapters. The first of them introduces the motivation of the Master Thesis and the main objectives to achieve. After that, we study the state of the art of some technologies related with this work, like hyperspectral images, their processing methods and, concretely, the SVM classifier. Once we have exposed the theoretical bases, we will explain the followed methodology to translate a Matlab version of the SVM classifier optimized to process an hyperspectral image to RVC – CAL language; one of the most important issues in this chapter is that a sequential implementation is developed and the bases of a future parallelization of the SVM classifier are set. At this point, we will expose the results obtained in the comparative between versions and then, the results of the different steps that compose the SVM in its RVC – CAL version. Finally, we will extract some conclusions related with algorithm behavior and time processing. In the same way, we propose some future research lines according to the results obtained in this document.

Roles of heterogeneous nuclear ribonucleoproteins A and B in cell proliferation

Overexpression of heterogeneous nuclear ribonucleoproteins (hnRNPs) A2 and B1 has been observed in a variety of tumour types, however, it is unknown whether this dysregulation is a consequence of, or a driving force for, unregulated cell proliferation. We have shown that the levels of hnRNPs A1, A2 and B1, but not A3, are modulated during the cell cycle of Colo16 squamous carcinoma cells and HaCaT immortalized keratinocytes, suggesting that A1, A2 and B1 are needed at particular cell cycle stages. However, the levels of hnRNP A1, A2 and B1 mRNAs were constant, indicating that regulation of protein levels was controlled at the level of translation. RNAi suppression of hnRNP At or A3 alone did not affect the proliferation of Colo16 cells but the proliferation rate was significantly reduced when both were suppressed simultaneously, or when either was suppressed together with hnRNP A2. Reducing hnRNP A2 expression in Colo16 and HaCaT cells by RNAi led to a non-apoptotic-related decrease in cell proliferation, reinforcing the view that this protein is required for cell proliferation. Suppression of hnRNP A2 in Colo16 cells was associated with increased p21 levels but p53 levels remained unchanged. In addition, expression of BRCA1 was downregulated, at both mRNA and protein levels. The observed effects of hnRNP A2 and its isoforms on cell proliferation and their correlation with BRCA1 and p21 expression suggest that these hnRNP proteins play a role in cell proliferation.

A planar microwave imaging system with step-frequency synthesized pulse using different calibration methods

An experimental study of a planar microwave imaging system with step-frequency synthesized pulse for possible use in medical applications is described. Simple phantoms, consisting of a cylindrical plastic container with air or oil imitating fatty tissues and small highly reflective objects emulating tumors, are scanned with a probe antenna over a planar surface in the X-band. Different calibration schemes are considered for successful detection of these objects. (c) 2006 Wiley Periodicals, Inc.

LCD-OpenPACS: sistema integrado de telerradiologia com auxílio ao diagnóstico de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizada

Lung cancer is one of the most common types of cancer and has the highest mortality rate. Patient survival is highly correlated with early detection. Computed Tomography technology services the early detection of lung cancer tremendously by offering aminimally invasive medical diagnostic tool. However, the large amount of data per examination makes the interpretation difficult. This leads to omission of nodules by human radiologist. This thesis presents a development of a computer-aided diagnosis system (CADe) tool for the detection of lung nodules in Computed Tomography study. The system, called LCD-OpenPACS (Lung Cancer Detection - OpenPACS) should be integrated into the OpenPACS system and have all the requirements for use in the workflow of health facilities belonging to the SUS (Brazilian health system). The LCD-OpenPACS made use of image processing techniques (Region Growing and Watershed), feature extraction (Histogram of Gradient Oriented), dimensionality reduction (Principal Component Analysis) and classifier (Support Vector Machine). System was tested on 220 cases, totaling 296 pulmonary nodules, with sensitivity of 94.4% and 7.04 false positives per case. The total time for processing was approximately 10 minutes per case. The system has detected pulmonary nodules (solitary, juxtavascular, ground-glass opacity and juxtapleural) between 3 mm and 30 mm.

Preparo de amostras citológicas de efusões, lavados (broncoalveolar e peritoneal) e líquor pelo método “plasma-tromboplastina”

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasilia, Faculdade de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde, 2016.

Discovering Hands - México

El modelo de Discovering Hands ha sido reconocido internacionalmente como un proyecto innovador que se ha expandido por diferentes países del mundo, como Austria, y se ha empezado a estudiar la propuesta en países como República Checa, India y Colombia. (Discovering Hands, 2016). Esto se debe a que no solo mejora el tratamiento de cáncer de mama, sino que también reduce los costos totales de tratamiento de la enfermedad y aumenta la fuerza laborar de los países donde esté presente. Al representar una gran oportunidad en diferentes aspectos, se quiso desarrollar un estudio de factibilidad del modelo de negocio en tres países de América Latina, Colombia –donde ya se encuentra en marcha un proyecto piloto liderado por la CAF en Cali - , Argentina y México. El presente trabajo consiste en dicho estudio de factibilidad, focalizado en México; por medio de este se buscaron tres cosas primordiales, conocer y estudiar el contexto del mercado y situación de salud en el país, analizar los datos recogidos, con el fin de proponer soluciones para disminuir una de las principales causas de muerte en el país. Actualmente en México el 52% de casos de cáncer de mama diagnosticados sucede en etapas tardías, aumentando el riesgo de muerte de los pacientes (Colima, 2013). Con el estudio se logró identificar una oportunidad potencial para Discovering Hands siendo su estrategia un recurso adicional para contribuir a mejorar el diagnóstico precoz de cáncer de mama en el país y debido a esto se presenta un modelo de negocio adaptable a las necesidades mexicanas

Valor diagnóstico del pepsinógeno i/ii como biomarcador de lesiones pre-malignas y malignas gástricas: revisión sistemática

Antecedentes: El cáncer gástrico se diagnostica tardíamente. Sólo en países como Corea y Japón existen políticas de tamizaje, que se justificarían en cualquier país con alta prevalencia de cáncer gástrico como Colombia o Chile. El análisis del pepsinógeno sérico se ha propuesto para el diagnóstico de lesiones premalignas y malignas gástricas, por lo cual se pretende revisar sistemáticamente en la literatura el valor diagnóstico del cociente pepsinógeno I/II como marcador de lesiones premalignas y malignas gástricas. Metodología: Se revisó la literatura hasta septiembre del 2016 con palabras claves lesiones malignas, premalignas gástricas y pepsinógeno en las bases de datos PubMed, OVID, EMBASE, EBSCO, LILACS, OPENGRAY y Dialnet, artículos de prueba diagnóstica que evaluaran el cociente pepsinógeno I/II en relación con los hallazgos histológicos. Resultados: Se incluyeron 21 artículos conun total de 20601 pacientes, que demuestranuna sensibilidad entre13.7% - 91.2%, una especificidad entre 38.5% - 100%, un Valor Predictivo Positivo entre 6.3% - 100% y un Valor Predictivo Negativo entre 33.3% - 98.8%del cociente pepsinógeno I/II en relación con el diagnósticode lesiones premalignas y malignas gástricas. Conclusiones: Los valores del cociente pepsinógeno I/II disminuidos se relacionan con la presencia delesiones premalignas y malignas gástricas.Dado que tiene mejor especificidad que sensibilidad, en cuanto prueba para tamizaje, sería útil para la selección de pacientes que se beneficiaríande la EVDA. Se requieren más estudios de prueba diagnóstica para validar un punto de corte específico que pueda ser utilizado como valor estándar.

PCR bias toward the wild-type k-ras and p53 sequences: Implications for PCR detection of mutations and cancer diagnosis

PCR-based cancer diagnosis requires detection of rare mutations in k-ras, p53 or other genes. The assumption has been that mutant and wild-type sequences amplify with near equal efficiency, so that they are eventually present in proportions representative of the starting material. Work factor IX suggests that this assumption is invalid for one case of near-sequence identity To test the generality of this phenomenon and its relevance to cancer diagnosis, primers distant from point mutations in p53 and k-ras were used to amplify, wild-type and mutant sequences from these genes. A substantial bias against PCR amplification of mutants was observed for two regions of the p53 gene and one region of k-ras. For kras and p53, bias was observed when the wild-type and mutant sequences were amplified separately or when mixed in equal proportions before PCR. Bias was present with proofreading and non-proofreading polymerases. Mutant and wild-type segments of the factor V cystic fibrosis transmembrane conductance regulator and prothrombin genes were amplified and did not exhibit PCR bias. Therefore, the assumption of equal PCR efficiency for point mutant and wild-type sequences is invalid in several systems. Quantitative or diagnostic PCR will require validation for each locus, and enrichment strategies may be needed to optimize detection of mutants.