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Salud

IA detecta signos de cáncer de mama seis años antes del diagnóstico

by Editora de Salud junio 9, 2026
written by Editora de Salud

Sistemas de inteligencia artificial (IA) en radiología han demostrado la capacidad de identificar señales de cáncer de mama hasta seis años antes de que se produzca un diagnóstico clínico formal, según reportes recientes analizados por News-Medical. Esta tecnología analiza mamografías previas para detectar anomalías sutiles que podrían pasar desapercibidas en evaluaciones convencionales.

¿Cómo detecta la IA el cáncer con años de antelación?

La inteligencia artificial procesa imágenes radiológicas utilizando algoritmos entrenados para reconocer patrones de tejido mamario que preceden al desarrollo de tumores malignos. Según la información difundida, estos sistemas logran identificar marcadores biológicos o estructurales en mamografías de pacientes que, en el momento del estudio inicial, fueron catalogadas como normales o sin signos de enfermedad. La capacidad de predecir el riesgo con una ventana de hasta seis años permite un seguimiento más estrecho de las pacientes consideradas de alto riesgo.

¿Cómo detecta la IA el cáncer con años de antelación?

Importancia del diagnóstico temprano en la oncología

El valor de esta tecnología radica en la reducción del tiempo entre la aparición de las primeras señales celulares y la intervención médica. Tradicionalmente, el diagnóstico se basa en la detección de una masa palpable o una anomalía evidente en la mamografía. Al adelantar este proceso, la IA ofrece a los especialistas la oportunidad de monitorear cambios evolutivos, lo que podría derivar en tratamientos menos invasivos y una mejora significativa en las tasas de supervivencia, de acuerdo con los hallazgos reportados por News-Medical.

12 síntomas para detectar el cáncer de mama, el más común entre las mujeres

Limitaciones y el rol del radiólogo

Aunque la precisión de los algoritmos es notable, los expertos enfatizan que la IA funciona como una herramienta de apoyo al diagnóstico y no como un reemplazo del criterio médico. La integración de estos sistemas en la práctica clínica diaria requiere una validación constante de los resultados. La eficacia de la IA depende de la calidad de los datos utilizados para su entrenamiento y de la capacidad de los radiólogos para interpretar las alertas generadas por el software dentro del contexto clínico integral de cada paciente.

junio 9, 2026 0 comments
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Salud

OPE Oncología Médica: Webinars y Actualización SEOM

by Editora de Salud marzo 3, 2026
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La Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) ofrece un programa de actualización para profesionales que se preparan para la Oposición de Especialistas en Oncología Médica (OPE). El programa está estructurado en cinco bloques temáticos que se impartirán a través de webinars, cubriendo áreas como Cáncer de Mama, Genitourinario, Miscelánea, Digestivo y Pulmón.

La última actualización del programa estará disponible próximamente. Este programa ha sido desarrollado gracias a la iniciativa de la Dra. Carmen Beato, del Hospital Universitario de Jerez de la Frontera, y el Dr. Sergio Vázquez, jefe del Servicio de Oncología Médica del Hospital Universitario Lucus Augusti.

SEOM ha abierto un buzón de sugerencias para que los socios puedan proponer temas y sugerencias sobre la estructura de este programa formativo. Las sugerencias pueden enviarse a través de este enlace: ope@seom.org.

marzo 3, 2026 0 comments
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Salud

Cáncer de hígado: Nuevo fármaco impulsa la inmunoterapia en tumores raros

by Editora de Salud febrero 18, 2026
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La inmunoterapia, que activa el propio sistema inmunitario del cuerpo para destruir las células cancerosas, no ha sido eficaz contra un tipo raro y mortal de cáncer de hígado. Sin embargo, un nuevo estudio de la Universidad de Cornell ha descubierto que un fármaco ya aprobado por la FDA podría permitir que la inmunoterapia combata el cáncer como se pretendía, abriendo la puerta a un posible tratamiento.

El carcinoma fibrolamelar afecta principalmente a niños y adultos jóvenes y representa hasta el 2% de todos los cánceres de hígado. Actualmente no tiene cura y, a menudo, ya ha hecho metástasis cuando se detecta, dejando a los pacientes con una esperanza de vida corta.

El estudio, publicado el 17 de febrero en la revista Gastroenterology, describe cómo los tumores fibrolamelares alteran su microentorno local de tal manera que las células T del sistema inmunitario del cuerpo se aíslan de las células cancerosas, impidiendo que luchen contra la enfermedad, un proceso conocido como exclusión de células T. Los investigadores también descubrieron que el AMD3100, un fármaco que ya se utiliza para tratar otra afección, puede evitar que los tumores aíslen las células T, permitiéndoles atacar el cáncer.

Nuestros resultados proporcionan algunas de las primeras indicaciones de por qué un tipo de inmunoterapia llamada inhibición de puntos de control inmunitario no ha funcionado bien en estos pacientes, e incluso si este fármaco en particular no es la solución definitiva, nos enseña que el fenómeno de la exclusión de células T es importante para abordar en el carcinoma fibrolamelar.

Praveen Sethupathy, profesor de genómica fisiológica y coautor principal del estudio

Normalmente, cuando los médicos administran inhibidores de puntos de control inmunitario, activan las propias células T del sistema inmunitario del cuerpo para que migren al núcleo del cáncer e intenten destruir las células tumorales. Los inhibidores de puntos de control inmunitario pueden ser muy eficaces contra los cánceres de hígado, pulmón, riñón y vejiga, así como contra el melanoma, pero muchos cánceres (pancreático, próstata, cerebral) pueden ser resistentes. El microentorno tumoral y el aislamiento de las células T proporcionan pistas sobre por qué algunos cánceres no responden a los inhibidores de puntos de control inmunitario.

Los investigadores utilizaron muestras de tumores de pacientes para probar el AMD3100 y descubrieron que movilizaba eficazmente las células T hacia el núcleo del tumor. Además, la combinación de AMD3100 con inhibición de puntos de control inmunitario facilitó aún más la activación de las células T, lo que provocó un aumento significativo de la muerte de las células tumorales.

Sethupathy y sus colegas están buscando actualmente oncólogos de hígado que puedan estar interesados en iniciar ensayos clínicos para el nuevo tratamiento. «Una característica importante de este trabajo es que el AMD3100 ya está aprobado por la FDA, lo que puede reducir los riesgos y acelerar potencialmente los plazos de los ensayos clínicos en el carcinoma fibrolamelar», afirmó Sethupathy.

Fuente:

Referencia del diario:

Carter, J. A., et al. (2026). Overcoming CXCR4-Mediated T-Cell Exclusion Potentiates Antitumor Cytotoxicity in Fibrolamellar Carcinoma. Gastroenterology. DOI: 10.1053/j.gastro.2025.10.006. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0016508525061219?dgcid=coauthor

febrero 18, 2026 0 comments
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Salud

Cáncer de hígado: Nuevo marcador predictivo con IA

by Editora de Salud febrero 18, 2026
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Investigadores liderados por Xian-Yang Qin en el Centro de Ciencias Médicas Integrativas (IMS) de RIKEN en Japón han desarrollado un puntaje que predice el riesgo de cáncer de hígado. El estudio, publicado en la revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences, establece que la proteína MYCN impulsa la tumorigénesis hepática, específicamente en el subtipo más agresivo de este cáncer. La investigación caracteriza el microambiente de los genes que permiten la sobreexpresión de MYCN y describe un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza estos datos para predecir la probabilidad de que un hígado sin tumores desarrolle cáncer.

El cáncer de hígado, o carcinoma hepatocelular, causa más de 800.000 muertes en todo el mundo cada año. La alta tasa de mortalidad se debe a que a menudo se detecta en etapas avanzadas y a que la tasa de recurrencia oscila entre el 70% y el 80%. Con la esperanza de encontrar un método preciso para predecir qué hígados están en riesgo antes de que se desarrollen tumores, Qin y su equipo han estado estudiando la proteína MYCN.

El gen MYCN se ha identificado como un factor que contribuye al cáncer de hígado que se desarrolla a partir de hígados dañados, pero el mecanismo exacto no estaba claro. Los investigadores plantearon la hipótesis de que, si su sobreexpresión conduce directamente a la tumorigénesis, sería un biomarcador ideal para un estudio más profundo. Para probar su teoría, el equipo utilizó un sistema de transposón basado en la inyección hidroдинаmica en la vena de la cola para insertar MYCN en el genoma del hígado de ratones, logrando así una sobreexpresión de MYCN.

Los resultados mostraron que, al sobreexpresar MYCN junto con AKT (siempre activo), el 72% de los ratones desarrollaron tumores hepáticos en 50 días. Diversas pruebas confirmaron que estos tumores presentaban las características del carcinoma hepatocelular humano. No se desarrollaron tumores al sobreexpresar solo uno de estos genes.

Comprender cómo las señales microambientales tempranas desencadenan la tumorigénesis hepática es crucial para desarrollar estrategias para contrarrestarla. Para caracterizar este microambiente, los investigadores recurrieron a la transcriptómica espacial, una técnica que revela qué genes están activos en un tejido y dónde se produce esa actividad. En un modelo de ratón de cáncer de hígado asociado a disfunción metabólica, utilizaron este método para analizar la expresión génica a lo largo del tiempo y en diferentes ubicaciones a medida que se desarrollaban los tumores, centrándose en las áreas donde MYCN estaba aumentando. Descubrieron un grupo de 167 genes que se expresaban de manera diferente en secciones del hígado sin tumores que presentaban niveles elevados de MYCN. Este grupo lo denominaron el «nicho MYCN».

A partir de los datos de transcriptómica espacial de ratones, los investigadores desarrollaron un modelo de aprendizaje automático capaz de evaluar las características de un patrón de expresión génica y generar un puntaje que indica si corresponde o no a un nicho MYCN. El modelo tiene una precisión del 93%.

El puntaje del nicho MYCN se calculó luego para conjuntos de datos de carcinoma hepatocelular humano. Los pacientes con puntajes más altos mostraron un mayor riesgo de recurrencia del tumor y peores resultados clínicos. Esta relación fue más fuerte cuando el puntaje se derivó de tejido no tumoral que de tejido tumoral. Por lo tanto, este puntaje representa un biomarcador espacial innovador que predice el pronóstico basándose en los microambientes que promueven la formación de tumores.

Hemos desarrollado una estrategia clínicamente aplicable para identificar a pacientes de alto riesgo mediante el análisis de la expresión génica en tejido hepático no tumoral. Al integrar la transcriptómica espacial con el aprendizaje automático, hemos establecido un puntaje de nicho MYCN que predice el riesgo de recurrencia y detecta microambientes precancerosos propensos a la tumorigénesis de novo.

En el futuro, nuestro objetivo es analizar más a fondo los mecanismos biológicos capturados por los puntajes de características espaciales derivados del aprendizaje automático y determinar cómo se establecen y mantienen los entornos permisivos para el cáncer.

Xian-Yang Qin, Centro de Ciencias Médicas Integrativas de RIKEN

Fuente:

Referencia del diario:

DOI: 10.1073/pnas.2521923123

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Salud

Myosteatosis Hepática: Causas, Impacto y Tratamiento

by Editora de Salud enero 22, 2026
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La miosteatosis, la infiltración patológica de grasa en el músculo esquelético, se reconoce cada vez más como un predictor clave de resultados clínicos adversos en un amplio espectro de enfermedades hepáticas. Sin embargo, el campo enfrenta desafíos importantes, incluida la falta de métodos de evaluación estandarizados, definiciones y criterios de diagnóstico, así como una comprensión incompleta de sus mecanismos patofisiológicos. Esta revisión narrativa tiene como objetivo sintetizar el conocimiento actual sobre la miosteatosis en enfermedades hepáticas, cubriendo su evaluación, impacto clínico en diversas etiologías, patogénesis propuesta y posibles estrategias de manejo.

Evaluación y definición de miosteatosis

La miosteatosis representa una disminución en la calidad muscular, distinta de la sarcopenia (reducción de la cantidad muscular). Su evaluación ha superado el alcance limitado del Índice de Masa Corporal (IMC). La Tomografía Computarizada (TC) es la herramienta más utilizada y validada en la investigación clínica, utilizando principalmente dos métricas en la tercera vértebra lumbar (L3): la atenuación de la radiación muscular (RA, medida en Unidades Hounsfield, HU) y la relación del contenido de tejido adiposo intramuscular (IMAC). Los valores más bajos de RA o más altos de IMAC indican una mayor infiltración de grasa. Sin embargo, los puntos de corte diagnósticos varían significativamente entre los estudios (por ejemplo, utilizando valores de RA ajustados al IMC o umbrales de IMAC específicos para el sexo), lo que lleva a amplias estimaciones de prevalencia y complica las comparaciones entre estudios. La Resonancia Magnética (RM) proporciona una precisión superior para cuantificar la fracción de grasa intramuscular, pero es menos accesible. La ecografía muestra potencial como herramienta de atención en el punto de atención, pero carece de criterios estandarizados. La elección de la modalidad equilibra la precisión, la practicidad y los factores específicos del paciente.

Impacto clínico en las enfermedades hepáticas

  • Enfermedad hepática grasa no alcohólica asociada a disfunción metabólica (MAFLD): La miosteatosis es prevalente en MAFLD y se asocia de forma independiente con fenotipos de enfermedad más graves, incluida la esteatohepatitis no alcohólica (EHNA) y la fibrosis hepática significativa. Puede servir como biomarcador de la progresión de la enfermedad y está relacionada con un mayor riesgo de carcinoma hepatocelular (CHC) y mortalidad por todas las causas.

  • Cirrosis hepática: La miosteatosis es común en la cirrosis y es un marcador pronóstico potente e independiente. Se asocia con puntuaciones Child-Pugh más altas, encefalopatía hepática, hipertensión portal, otros eventos descompensatorios y un aumento significativo de la mortalidad a largo plazo. Los modelos pronósticos como MELD se mejoran al incorporar la miosteatosis.

  • Carcinoma hepatocelular (CHC): En pacientes con CHC, la miosteatosis se asocia con peores resultados, incluida una menor respuesta a la quimioembolización transarterial, una menor supervivencia libre de progresión en aquellos que reciben inmunoterapia y tasas más altas de complicaciones postoperatorias y mortalidad después de la hepatectomía.

  • Trasplante hepático (TH): La miosteatosis en los candidatos y receptores de TH está relacionada con peores resultados postrasplante, incluidas infecciones aumentadas, estancias hospitalarias más prolongadas, mayores costos y una reducción de la supervivencia del injerto y del paciente. Mejora el valor predictivo de las puntuaciones de riesgo pretrasplante.

  • Hepatitis viral crónica y colangitis esclerosante primaria (CEP): La evidencia emergente sugiere un papel de la miosteatosis en la hepatitis crónica C y B, aunque los datos son menos extensos. En la CEP, la miosteatosis es un predictor independiente de una supervivencia reducida libre de trasplante.

Mecanismos patofisiológicos propuestos

El desarrollo de la miosteatosis en enfermedades hepáticas es multifactorial, impulsado por un eje hígado-músculo disfuncional:

  1. Resistencia a la insulina: Impide la eliminación de glucosa en el músculo, aumentando la captación de ácidos grasos libres y la lipogénesis intramuscular.

  2. Hiperamonemia: Un sello distintivo de la cirrosis, el amoníaco es captado por el músculo, induciendo disfunción mitocondrial y reduciendo la oxidación de ácidos grasos, lo que lleva a la acumulación de lípidos.

  3. Inflamación crónica: Las citocinas proinflamatorias (por ejemplo, IL-6, TNF-α) liberadas del hígado enfermo interrumpen el metabolismo lipídico muscular y promueven el almacenamiento de grasa.

  4. Disfunción mitocondrial: Un defecto central que conduce a una fosforilación oxidativa deteriorada y una reducción de la oxidación de lípidos en las células musculares.

  5. Otros factores: Los niveles elevados de Cathepsin D en plasma se correlacionan con la miosteatosis. Los desequilibrios nutricionales (tanto sobrecarga como deficiencia), los factores genéticos y los cambios relacionados con la edad en la expresión génica (por ejemplo, que involucran reguladores adipogénicos) también contribuyen.

Posibles estrategias de prevención y tratamiento

Actualmente, no existen pautas de consenso para el tratamiento de la miosteatosis en enfermedades hepáticas debido a la falta de evidencia de alto nivel. Las estrategias propuestas son multimodales:

  • Intervención nutricional: Adaptada a la etapa de la enfermedad, centrándose en una ingesta adecuada de proteínas de alta calidad (1,2-1,5 g/kg de peso corporal ideal/día), comidas equilibradas bajas en grasas saturadas y una suplementación específica de aminoácidos (por ejemplo, leucina, aminoácidos esenciales). La restricción energética debe manejarse para evitar la pérdida concurrente de masa muscular.

  • Prescripción de ejercicio: Un régimen combinado de ejercicio aeróbico y de resistencia progresivo es fundamental. El ejercicio ayuda a preservar la función muscular, mejorar la oxidación de lípidos y puede revertir la infiltración de grasa, especialmente cuando se combina con el manejo dietético.

  • Terapia farmacológica: Los enfoques experimentales incluyen agentes dirigidos a vías patogénicas, como el L-ornitina L-aspartato (para reducir el amoníaco) y los agonistas del receptor de adiponectina (por ejemplo, AdipoRon), que han mostrado resultados prometedores en modelos preclínicos.

Conclusión

La miosteatosis es un componente crítico, pero a menudo pasado por alto, de las anomalías de la composición corporal en las enfermedades hepáticas crónicas. Predice de forma independiente la morbilidad, la mortalidad y los malos resultados del tratamiento en diversas etiologías, desde la MAFLD hasta la cirrosis en etapa terminal y el CHC. La falta de una evaluación estandarizada dificulta la traslación clínica. Su patogénesis es compleja, involucrando resistencia a la insulina, hiperamonemia, inflamación y disfunción mitocondrial dentro del eje hígado-músculo. La investigación futura debe priorizar el establecimiento de criterios de diagnóstico unificados y la realización de ensayos controlados aleatorios para evaluar la eficacia de intervenciones físicas, nutricionales y farmacológicas integradas destinadas a mitigar la miosteatosis y mejorar los resultados de los pacientes.

Fuente:

Referencia del diario:

Yang, J., et al. (2025). Quality and Quantity? The Clinical Significance of Myosteatosis in Various Liver Diseases: A Narrative Review. Journal of Clinical and Translational Hepatology. doi: 10.14218/jcth.2025.00383. https://www.xiahepublishing.com/m/2310-8819/JCTH-2025-00383

enero 22, 2026 0 comments
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