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Zaragoza, 18 a 21 de mayo de 2011 - PORTADA - PROGRAMA CIENTÍFICO - PROGRAMA DE COMUNICACIONES Y PÓSTERES (PDF)

 INFORMACIÓN SOBRE COMUNICACIONES ORALES Y PÓSTERES ACEPTADOS

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Póster nº 5. Tema: Telepatología/telecitopatología

Grado-IGL: Una plataforma on line para obtener una segunda opinión sobre el grado de malignidad de los tumores del sistema nervioso
JR Iglesias Rozas, H Cepeda Berenguer, JV Lafuente Sánchez
Depto Neurociencias, UPV-EHU
joserafael.iglesias@ehu.es

Introducción: El diagnóstico histopatológico de los tumores cerebrales depende en gran medida de la expe- riencia del especialista en la interpretación de patrones morfológicos. En estos tumores abun-dan las morfologías de transición entre los diferentes tipos de tumores dependiendo de su gra-do de malignidad (WHO). Precisar el diagnóstico es fundamental para orientar el tratamiento y el pronóstico de los pacientes. La petición de una segunda opinión diagnóstica es una prác-tica habitual entre los patólogos.

Material y métodos:El estudio que presentamos se desarrolló sobre 2100 tumores y se testó sobre otra serie de 9800 nuevos tumores del SNC y periférico cuyos rasgos histopatológicos se recogieron con-forme a un mismo protocolo.Utilizando una herramienta informática multiplataforma presen-tamos una “aplicación” de acceso libre on line para ayuda diagnóstica, como segunda opinión, a modo de consultor virtual que permite calcular un índice de malignidad de los tumores del sistema nervioso.

Resultados:Sobre 50 características histológicas e histoquímicas recogidas en los 2100 tumores se realizó un análisis estadístico para obtener las variables que discriminaban entre los 4 grados de ma- lignidad (WHO), valoradas subjetivamente al microscopio como: no presente (0), poco llama-tivas o poco frecuentes (1), frecuentes (2) y muy importantes (3). Las características resultado del análisis fueron: infiltración difusa, necrosis, anomalías vasculares, trombosis, polimor-fismo celular, tamaño celular, mitosis típicas, atípicas y presencia de células tumorales indi- ferenciadas. Los resultados, comunicados en varias publicaciones, fueron evaluados con dife- rentes pruebas estadísticas y con ayuda de varias redes neuronales.

Conclusión:El algoritmo desarrollado muestra tener una alta sensibilidad y especificidad, el éxito de los resultados obtenidos en la serie analizada supera el 98% de los casos.

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