Rertest cast 2017-01-05T13:19:47+00:00

RERTEST. PREDICCIÓN DE INESTABILIDAD DE MICROSATÉLITES EN EL CARCINOMA DE COLON Y RECTO

La inestabilidad de microsatélites (MSI-H) en el carcinoma de colon y recto es un parámetro molecular de utilidad clínica, tanto por su valor pronóstico y predictivo como por su relación con alta incidencia de síndrome de Lynch (cáncer de colon hereditario no asociado a poliposis).

RERTEST6 es una fórmula de predicción que, a partir de seis parámetros recogidos en el estudio patológico de rutina, permite predecir la MSI-H en el cáncer de colon y recto con un valor predictivo negativo del 97,9%. Una segunda versión, RERTEST8, incorpora además dos parámetros inmunohistoquímicos, los porcentajes de expresión de Ki67 y de p53.

Estos modelos se han elaborado en los últimos años a partir de un proyecto concebido en el grupo de Biopat e Histopat, en colaboración con el departamento de estadística de la Facultad de Biología de la Universidad de Barcelona y con los laboratorios de Patología de distintos hospitales de Barcelona y provincia (Hospital de Barcelona-SCIAS, Hospital Universitari de Bellvitge, Hospital del Mar, Hospital Mútua de Terrassa, Hospital General de Vic y Hospital Plató).

El trabajo se ha efectuado con un total de 615 casos de adenocarcinoma primario colorectal con estudio histopatológico evaluando 22 parámetros, inmunohistoquímica (Ki67, p57) y el estudio molecular de inestabilidad de microsatélites. El análisis estadístico inicial se basó  en un proceso clásico de selección conocido como “stepwise regression” .

Los resultados preliminares han sido presentados en distintos congresos nacionales e internacionales y publicados inicialmente en Norteamérica (Diagn Mol Pathol 2005; 14:213–223). Los resultados definitivos, después de un estudio multicéntrico de validación y optimización del modelo, se han publicado recientemente en Europa (Virchows Arch 2010; 456: 533–541). En el estudio de optimización se ha empleado la metodología descrita por Friedman“Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent”.

Biopat pone a su disposición en un formato “Excel” las dos fórmulas de predicción obtenidas, confiando en que su incorporación en el estudio patológico de rutina puede proporcionar información complementaria con utilidad clínica.

Estamos a su disposición para cualquier información adicional que precise (rroman@biopat.es)

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