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dc.contributor.advisorRuiz Santiago, Fernando 
dc.contributor.authorContreras de Miguel, Elvira
dc.contributor.otherUniversidad de Granada.Departamento de Radiología y Medicina Físicaes_ES
dc.date.accessioned2019-07-12T10:33:12Z
dc.date.available2019-07-12T10:33:12Z
dc.date.issued2019-07-11
dc.date.submitted2019-07-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/56409
dc.description.abstractRESUMEN Desde hace tiempo ha surgido una nueva dirección en la investigación del cáncer que se centra en la relación entre: - Radiómica: se basa en convertir las imágenes médicas a una dimensión superior de datos para crear una hipótesis y mejorar el soporte diagnóstico, pronóstico y previsión de respuesta a tratamientos - Radiogenómica o genómica de imágenes: basada en que las imágenes biomédicas son producto de una alteración molecular y genética a nivel celular. Como tal, los parámetros de imagen derivados del procesamiento y análisis de imágenes avanzados pueden reflejar las bases moleculares y genotípicas del tejido tumoral. En oncología, la radiogenómica puede permitir una caracterización y comprensión más profundas de la biología del tumor en su totalidad, incluida la captura de la heterogeneidad intrínseca del tumor que puede impulsar el desarrollo del tumor. El objetivo de la radiogenómica es desarrollar biomarcadores de imágenes que incorporen características fenotípicas y genotípicas que puedan predecir el riesgo y los resultados del paciente y, por lo tanto, estratificar a los pacientes según riesgos, para una atención terapéutica más precisa. Pero, por otro lado, hasta ahora, la mayoría de los estudios disponibles de radiómica y radiogenómica, son retrospectivos y presentan cohortes de pacientes pequeños y las conclusiones que pueden extraerse son algo limitadas para la práctica clínica. Se han realizado investigaciones con diferentes tipos de cáncer siendo las más relevantes: 1) En cáncer de mama: Se ha evidenciado el potencial de asociación entre el tipo de realce en las secuencias dinámincas de la resonancia magnética con contraste de mama y los subtipos moleculares Luminal A, Luminal B y Oncotype DX. 2) En el cáncer de pulmón se ha observado correlación entre los fenotipos moleculares relacionados con la mutación del EGFR (receptor factor crecimiento epidérmico) y algunos hallazgos de imagen en tomografía computarizada. 3) Glioblastoma multiforme (GBM): han permitido una predicción clínica y molecular no invasiva.es_ES
dc.description.abstractABSTRACT In recent years, a new direction in cancer research has emerged that focuses on the relationship between: -Radiomics refers to the conversion of digital medical images to higher dimensional data and the subsequent mining for hypothesis generation and/or testing and ultimately an improved decision support -The principle of radiogenomics is that biomedical images are the product of processes occurring at the genetic and molecular level. As such, imaging parameters derived from advanced image processing and analysis can reflect the underlying molecular and genotypic basis of the tissue in oncology, radiogenomics can enable a deeper characterization and understanding of tumor biology in its entirety, including capturing the intrinsic tumor heterogeneity that can drive tumor development The goal of radiogenomics is to develop imaging biomarkers incorporating both phenotypic and genotypic metrics that can predict risk and patient outcomes and thereby better stratify patients for more precise therapeutic care. On the other hand, most of the available, radiogenomics and radiomics studies, are retrospective and feature small patient cohorts (< 100), and therefore the conclusions that can be drawn are somewhat limited for clinical practice. Radiogenomic approaches in breast cancer, it has been showed the potential association between imaging and genomics by discovering a relationship between semi-automatically extracted imaging features describing MRI enhancement dynamics with Luminal A and Luminal B subtypes and Oncotype DX. In lung cancer have showed a correlation between molecular phenotypes, EGFR mutation, and some imaging traits in lung computed tomography. In GBM have the potential to predict clinical and molecular characteristics of tumors noninvasivelyes_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad de Granada.es_ES
dc.description.sponsorshipHospital Universitario Reina Sofíaes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectRadiomics and radiogenomicses_ES
dc.subjectBreat canceres_ES
dc.subjectLung canceres_ES
dc.subjectGlioblatoma multiformees_ES
dc.titleAvances y retos en el campo de la Radiómica y Radiogenómicaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.identifier.doi10.30827/Digibug.56409
dc.type1Proyecto fin de Másteres_ES


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