Facultad de Ciencias e Ingeniería

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    Identificación y validación de biomarcadores ómicos involucrados en el pronóstico de recurrencia bioquímica de cáncer de próstata
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-23) Espinoza Portocarrero, Miguel Arturo; Casado Peña, Fanny Lys
    El cáncer de próstata es la segunda neoplasia más común en la población masculina del mundo. El comportamiento clínico del cáncer de próstata localizado es muy variable; mientras que algunos casos tienen un tipo agresivo de cáncer que resulta en metástasis y muerte del paciente, otros tendrán un tipo indolente que se puede curar con terapias o monitorear cuidadosamente. Existen múltiples sistemas de estratificación de riesgo de mortalidad que usan parámetros clínicos, como los niveles de PSA y la Puntuación de Gleason. No obstante, estos criterios no pueden predecir adecuadamente el riesgo de recurrencia bioquímica. Los pacientes con cáncer de próstata no pueden ser dicotomizados con precisión en grupos de recurrencia bioquímica de bajo o alto riesgo mediante el uso de parámetros clínicos. Por este motivo se integró información genómica y clínica con el objetivo de identificar potenciales biomarcadores predictivos y generar firmas pronóstico que permitan una dicotomía más acertada de los pacientes. Se empleó una metodología de análisis estadístico predictivo de la recurrencia bioquímica utilizando genes relacionados con la regeneración de células madre de relevancia para la recurrencia bioquímica de cánceres, como la vía de señalización Wnt y la pluripotencia de células madre; y la contribución del parámetro clínico de la Puntuación de Gleason, de manera que se generó un firma pronóstico integrada. La firma integrada fue validada en cohortes independientes de pacientes disponibles en repositorios internacionales para ser dicotomizados en grupos de riesgo que puedan asociarse con un pronóstico bueno o malo. De esta manera, se tendrá un mejor pronóstico de los pacientes y la asignación adecuada de terapias para su tratamiento. Queda claro que el desarrollo y validación de nuevos biomarcadores para evaluar el pronóstico de recurrencia en cáncer de próstata contribuiría a mejorar la salud en la mayoría de los países independientemente de sus características sociales, económicas, culturales y epidemiológicas.
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    Propuesta de técnica para la estimación de densidad mamaria en mamografías digitales utilizando técnicas de segmentación y estimadores globales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-10-29) Segura del Río, César Whesly; Castañeda Aphan, Benjamín; Huaroc Moquillaza, Elizabeth Berenice
    Anualmente un millón y medio de nuevos casos de cáncer de mama son diagnosticados alrededor del mundo. Por tal motivo, se han establecido estrategias de despistaje temprano de cáncer de mama que utilicen a la mamografía como principal herramienta. Adicionalmente, se han evaluado diversas variables clínicas que han sido capaces de estimar el riesgo a desarrollar esta neoplasia. Entre estas variables se encuentra la densidad mamaria o tejido denso catalogado como principal indicador del cáncer de mama. La densidad mamaria o tejido denso de la mama incrementa de 3.5 a 5 veces el riesgo de adquirir cáncer de mama. La mamografía es una imagen formada a partir del principio de rayos X, describe a los tejidos de la mama y permite la evaluación del estado clínico de los pacientes. Se utilizan dos acercamientos para su estudio, estos consisten en el análisis cualitativo y cuantitativo. En el primero se utiliza el criterio de la observación del médico para dar su juicio de cada caso. En el segundo se procesan digitalmente mamografías y se les aplican técnicas de segmentación, luego se utilizan métodos cuantificables como estimadores globales. La segmentación consiste en subdividir una mamografía en los tejidos que la constituyen mientras que los estimadores globales son algoritmos que se aplican a la imagen completa y brindan indicadores cuantitativos de esta. El objetivo de la presente tesis es realizar una comparación entre el tejido denso obtenido mediante los técnicas de segmentación de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu con el establecido por un patrón de oro (segmentación manual de experto). A partir de las comparaciones, se propondrá un algoritmo de segmentación validado en base a estimadores globales. Para alcanzar dicho objetivo, se cumplirán los siguientes objetivos específicos: implementación de técnicas de segmentación de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu para calcular el tejido denso; implementación de estimadores globales intersección sobre unión, índice de similitud estructural (SSIM) y norma L2; comparación cuantitativa del tejido denso entre mamografías segmentadas y mamografías del patrón de oro; implementación de propuesta de técnica de segmentación y cálculo de tejido denso de la mama. Se ha encontrado que la propuesta de técnica de segmentación implementada para el cálculo de tejido denso es superior a las demás técnicas en base a estimadores globales. La técnica propuesta también demuestra un mayor grado de correlación con el tejido denso calculado por los médicos que las segmentaciónes de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu. Se ha encontrado que en base a los estimadores globales de intersección sobre unión y SSIM la técnica de segmentación propuesta presenta mejores resultados que las técnicas implementadas de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu. El coeficiente de Pearson es el mejor indicador del grado de correlación que existe entre los porcentajes de tejido denso calculado por los médicos y la técnica propuesta que con el calculado por las demás técnicas.