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ISSN 1561-3011 (Digital)

2020, Número 3

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Rev Cubana Invest Bioméd 2020; 39 (3)


La densidad óptica nuclear como indicador diagnóstico en el carcinoma papilar de tiroides

Toledo HD, Díaz RPA, Torres BM, Sánchez AA

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 24
Paginas: 1-14
Archivo PDF: 380.85 Kb.


RESUMEN

Introducción: El carcinoma papilar de tiroides es la causa más frecuente de cáncer de naturaleza endocrina. Constituye la variante histológica de mejor pronóstico, sin embargo, en ocasiones es motivo de importantes dudas diagnósticas con otras variantes de evolución tórpida, lo que dificulta que un mayor número de pacientes se beneficie con un tratamiento individualizado y conservador.
Por esta razón, se desarrollan estudios en los que cada vez más se añaden procedimientos morfométricos y densitométricos, los que permiten disminuir la subjetividad en el diagnóstico histopatológico.
Objetivo: Determinar la densidad óptica nuclear en el carcinoma papilar de tiroides.
Método: Se realizó un estudio morfométrico de serie de casos con 12 pacientes con carcinoma papilar de tiroides, atendidos en el Hospital Provincial Universitario Vladimir Ilich Lenin. Se seleccionaron 36 campos y se midieron 965 núcleos celulares, lo que constituyó la muestra del estudio. Se determinó la densidad óptica nuclear como indicador morfométrico del carcinoma papilar de tiroides.
Resultados: El valor de la densidad óptica nuclear fue 1,14, considerado bajo.
Conclusiones: Se determinó la densidad óptica nuclear del carcinoma papilar de tiroides en los casos estudiados, lo que puede contribuir a su diagnóstico histopatológico.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Kumar V, Abbas AK, Aster JC. Neoplasias de la glándula tiroides. En: Robbins. Patología Humana. 9.ª ed. España: Elsevier; 2013.

  2. Cuba. Ministerio de Salud Pública. Anuario Estadístico de Salud 2017. La Habana: Editorial Ciencias Médicas; 2018.

  3. Henderson YC, Soon-Hyun A, Junsun R, Yunyun C, Michelle D. Development and Characterization of Six New Human. J Clin Endocrinol Metab. 2015[acceso: 23/03/2018]; 100(2):1-10. Disponible en: https://watermark.silverchair.com/jcemE243.pdf

  4. Wandurraga Sánchez EA, Marín Catillo LF, Natera Melo AK, Gómez Giraldo MC, Niño Prato F, et al. Características clínicas, histopatológicas y terapéuticas del cáncer de tiroides en Colombia: serie de 1.096 pacientes. Revista Colombiana de Endocrinología, Diabetes & Metabolismo. 2019[acceso 30/01/20];6(1):5-12. Disponible en: http://www.revistaendocrino.org/index.php/rcedm/article/view/462

  5. Acosta Pérez R, Hidalgo Martínez BD, Zambrano Cedeño CP, Gámez Brito D. Utilidad de los métodos diagnósticos en detección de cáncer tiroideo. Rev Ciencias Salud. 2017[acceso: 26/03/2018]; 2:1-10. Disponible en: http://revistas.utm.edu.ec/index.php/QhaliKay/article/view/761/604

  6. Monappa V, Kudva R. Cytomorphologic Diversity of Papillary Thyroid Carcinoma. J Cytol. 2017[acceso: 23/03/2018]; 34(4):1-5 Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29118471

  7. Ballesteros A. Cáncer de tiroides. Madrid: Sociedad Española de Oncología Médica; 2017[actualizado: 27/02/2017; acceso: 14/04/2017]. Disponible en: https://www.seom.org/es/info-sobre-el-cancer/tiroides?showall=1

  8. Fuenzalida RR, Vial LI, Rojas OV, Pizarro CF, Puebla RV, Vial LG. Cirugía profiláctica en cáncer medular de tiroides hereditario. Rev Chil Cir. 2017[acceso: 26/03/2018]; 69(3):1-5. Disponible en: http://scielo.conicyt.cl/pdf/rchcir/v69n3/art17.pdf

  9. Díaz Rojas PA, Sánchez Meca J. El área nuclear como indicador diagnóstico en el carcinoma ductal de la mama: un estudio metaanalítico. Rev Cubana Invest. Bioméd. 2004; 23(3):2-9.

  10. Sanz Pupo NJ, Ríos Hidalgo N, Seguí Sánchez M, Díaz RP Augusto, Fernández PA. La digitalización de imágenes aplicadas a la anatomía patológica. Experiencias en la provincia Holguín, Cuba. Rev Cubana Invest Bioméd. 2006;25(4):7-10.

  11. Hend AS, Mina SN, El-Guindy Z, Omnia R, Ali D. Nuclear Morphometric Study in Different Thyroid Lesions. Int.J.Curr.Microbiol.App.Sci. 2018[acceso: 18/04/2018]; 7(9): 3483-94. DOI: 10.20546/ijcmas.2018.709.432

  12. Ferreira RC, Cunha LL, Matos PS, Adam RL, Soares FC, Vassallo. J, et. al. Chromatin changes in papillary thyroid carcinomas may predict patient outcome. Cell Oncol. 2013[acceso: 18/04/2018]; 36(3):1-7 Disponible en: http://content.ebscohost.com/ContentServer.asp?T=P&P=AN&K=87621748&S=R&D=aph&EbscoContent=dGJyMNLr40Sep7A4y9f3OLCmr02ep65SsK64TbeWxWXS&ContentCustomer=dGJyMPGnr06vr7JJuePfgeyx44Dt6fIA

  13. Sabo E, Beck AH, Montgomery EA, Bhattacharya B, Meitner P, Wang JY, Resnick MB. Computerized morphometry as an aid indetermining the grade of dysplasia and progression to adenocarcinoma in Barrett's esophagus. Laboratory Investigation. 2006[acceso: 18/04/2019]; 86(4):1-8. Disponible en: https://www.nature.com/articles/3700481

  14. Heidarian A, Yousefi E, Somma J. Digital Image Analysis of Nuclear Morphometry in Thyroid Fine Needle Biopsies. Journal of the American Society of Cytopathology 2017;6(5):1-2.

  15. Jung Mendaçolli P, Vilaverde Schmitt J, Amante Miot H. Nuclear morphometry and chromatin textural characteristics of basal cell carcinoma. An Bras Dermatol. 2015;90(6):874-8. DOI: 10.1590/abd1806-4841.20154076

  16. López PR, García GM. Estudio histomorfométrico del núcleo celular del carcinoma papilar de Tiroides. Medicent Electrón. 2013[acceso: 18/04/2018]; 17(1):1-8. Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/mdc/v17n1/mdc03113.pdf

  17. Esin Celik Z, Altinay S, Kilinc F, Arslan N, Sanal Yilmaz B, Karabagli P, et al. Using Computerized Cytomorphometry to Distinguish between Benign and Malignant. Cases in Thyroid Fine-Needle Aspiration Cytology. Diagnostic Cytopathol. 2016[acceso: 23/03/2018]; 44(11):2-8. Disponible en: http://onlinelibrary.wiley.com/store/10.1002/dc.23611/asset/-dc23611.pdf

  18. Elizondo CA. Histopatología del cáncer de tiroides. Rev MED Costa Rica y Centroamérica. 2014[acceso: 11/05/2015]; LXXI(610):253-8. Disponible en: http://www.binasss.sa.cr/revistas/rmcc/610/art15.pdf

  19. Yourha K, Min-Hee K, Sora J, Jeeyoon K, Chankyung K, Ja Seong B, et al. Prognostic implication of histological features. PLOS ONE. 2017;12(3):3-11. DOI: 10.1371/journal.pone.0174737

  20. Lopamudra D, Shilpa G, Ruchika G, Kusum G, Kaur CG, Sompal S. Nuclear morphometry and texture analysis on cytological smears. Malaysian J Pathol. 2017[acceso: 23/03/2018]; 39(1):4-12. Disponible en: http://www.mjpath.org.my/2017/v39n1/nuclear-morphometry.pdf

  21. Macedo AA, Pessoti HC, Almansa LF, Felipe JC, Kimura ET. Morphometric information to reduce the semantic. Comp Method Programs Biomedic. 2016[acceso: 23/03/2018]; 130:2-9. Disponible en: https://www.clinicalkey.es/service/content/pdf/watermarked/1-s2.0S016926071630236X.pdf?locale=es_ES

  22. Youngjin K, Yoo Jin L, Jiyoon J, Youngseok Lee, Nam Hee W, Yang Seok C. Morphometric Analysis of Thyroid Follicular Cells with Atypia. J PathoL Translat Med. 2016 [acceso: 23/03/2018]; 50:1-5. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4963972/pdf/jptm-2016-04-04.pdf

  23. EE. UU. Instituto Nacional del Cáncer, Institutos Nacionales de Salud de los EE. UU. Conceptos de diferenciación. 2018 [actualizado: 10/06/2018; acceso: 12/12/2018]. Disponible en: https://www.cancer.gov/espanol/publicaciones/diccionario/def/diferenciacion?redirect=true

  24. Chung YJ, Lee JS, Park SY, Park HJ, Cho BY, Park SJ, et al. Histomorphological factors in the risk prediction of lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma. Histopathol. 2013[acceso: 18/04/2018]; 62(4):3-8 Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23379688




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