Factores pronósticos clínico-moleculares y modelos predictivos en glioblastoma multiforme a partir de una experiencia intramural : Servicio de Oncología Médica del Hospital Universitario Marqués de Valdecilla (2000-2010)
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Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/10902/8433Registro completo
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López López, Carlos
Fecha
2016-02-08Derechos
Atribución-NoComercial 3.0 España
Palabras clave
Glioblastoma multiforme
Factores pronósticos
Marcadores moleculares
Redes bayesianas
Prognostic factors
Molecular markers
Bayesian networks
Resumen/Abstract
RESUMEN: El glioblastoma multiforme (GBM) es una neoplasia relativamente frecuente entre las del sistema nervioso central, que se caracteriza por su excepcional agresividad y por acarrear altas tasas de mortalidad.
Tras una cirugía inicial, el estándar de tratamiento consiste en una combinación de radioterapia y quimioterapia.
Aparte de los factores pronósticos clásicos, que son la situación general del enfermo y quizás el volumen de tumor resecado, no existen variables clínicas fiables para agrupar a estos pacientes en subgrupos pronósticos.
En este contexto, se lleva a cabo este trabajo con la intención de tratar de conseguir identificar características clínicas y/o moleculares que puedan ayudar a clasificar a los enfermos con GBM en función de su pronóstico.
A lo largo de este trabajo, se analizan datos clínicos y moleculares de la población de pacientes con éste diagnóstico tratados en el Hospital Universitario Marqués de Valdecilla (Santander) entre los años 2000-2010.
Tras una descripción inicial de las características de la cohorte estudiada, mediante el análisis por medio de diversas metodologías estadísticas, se tratan de identificar los principales factores pronósticos relacionados con la supervivencia de estos enfermos. Además se han generado varios modelos probabilísticos, en base a dichas características, capaces de clasificar estos casos en función de su supervivencia y de detectar a los largos supervivientes.
ABSTRACT: Glioblastoma multiforme (GBM) is a relatively frequent neoplasia among central nervous system tumors, characterized by its exceptional aggressiveness and high death rates.
After initial surgery, the standard treatment is a combination of radiotherapy and chemotherapy.
Apart from the classical prognostic factors, performance status of the patient and perhaps the resected tumor volume, there are no reliable clinical variables to group these patients into prognostic subgroups.
In this context, the main purpose of this paper is to try to identify clinical or molecular features that can help classify patients with GBM according to their prognosis.
Throughout this work, clinical and molecular characteristics of the population of patients with this diagnosis treated at the Universitary Hospital Marqués de Valdecilla (Santander) between years 2000-2010, have been analyzed.
After an initial description of the characteristics of the studied cohort, we employ various statistical methodologies to identify the main prognostic factors related to survival in these patients. We have also generated several probabilistic models, based on these characteristics, capable of sorting these cases depending on their survival and detect long survivors.
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