UNIVERSITAT DE VALENCIA

El estudio ha sido realizado por de la Universitat de València y de la

Un estudio desarrollado en colaboración entre investigadores del Departamento de Patología de la Universidad de Valencia, del Servicio de Neurocirugía del y de la Fundación de Investigación del ha conducido a la identificación de un nuevo subgrupo de tumores que mostrando un fenotipo histopatológico benigno desarrollan un metabolismo tumoral agresivo. La determinación en biopsias tumorales del fenotipo metabólico de modo simultáneo a la histopatología y caracterización genética, puede permitir la detección precoz de tumores clínicamente agresivos. El artículo “” se publica este mes de Noviembre en la prestigiosa .

Los tumores cerebrales son entidades complejas y heterogéneas de diagnóstico y pronóstico con frecuencia inciertos. Existen tumores que a pesar de mostrar patrones histopatológicos de características benignas, se comportan clínicamente como neoplasias de mayor agresividad. La identificación de estos tumores es fundamental en la determinación del alcance de la resección quirúrgica, la selección de posible radioterapia combinada, y la toma de otras decisiones clínicamente críticas. En el trabajo publicado se ha estudiado un grupo de 46 muestras de tumores cerebrales humanos provenientes del Hospital Clínico Universitario de Valencia para su caracterización histopatológica, genética y metabólica. El estudio muestra que neoplasias con una ‘histopatología benigna’ presentan un complemento cromosómico y un metabolismo propios de tumores más agresivos. Entre otras características estas células muestran más inestabilidad cromosómica con mayor número de reestructuraciones, una mayor demanda energética, un entorno metabólico más hipóxico, y un mayor intercambio de fosfolípidos de membranas así como una mayor resistencia a apoptosis. La colaboración interdisciplinar entre neurocirujanos, neuropatólogos, citogenetistas y químicos y el uso de técnicas de última generación disponibles en la Universidad de Valencia, como es la (), ha posibilitado la determinación de estos perfiles metabólicos en muestras de tejido. En el trabajo publicado, el grupo de investigación presenta un modelo matemático que permite identificar estos tumores utilizando datos bioquímicos obtenidos en la biopsia.

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