08 de mayo de 2018
08.05.2018
Sanidad

Investigadores de Castelló hallan un indicador que reduce la mortalidad del cáncer de ovario

Expertos del Hospital General y la Jaume I analizan el tumor a través de una fórmula matemática para elegir el tratamiento más óptimo

08.05.2018 | 11:47
El equipo de investigadores está liderado por Antoni Llueca y Javier Escrig.

Un equipo de investigadores e investigadoras de la Universitat Jaume I y el Hospital General Universitari de Castelló han desarrollado una técnica con la que reducir la mortandad de las mujeres con cáncer de ovario. Se trata de una fórmula matemática con la que se mide la carga tumoral y, en función de esta, se elige el tratamiento: cirugía o quimioterapia. Si la carga tumoral permite que la cirugía estirpe todo el tumor o deje partículas de menos de un centímetro, se opta por la operación. No obstante, si se estima que la cirugía no garantiza extraer el tumor en su totalidad se opta por la quimioterapia, mejorando así el diagnóstico. Según explicó ayer uno de los doctores que ha liderado la investigación, Antoni Llueca, hasta ahora no se tenía en cuenta el examen previo y cuando se realizaba una cirugía no óptima (es decir, que no se conseguía extraer todo el tumor) aumentaba la probabilidad de muerte. Cabe señalar que hoy se celebra el Día Mundial del Cáncer de Ovario.

Este avance tan importante, que se ha dado a conocer en prestigiosas publicaciones científicas como «Europan Journal of Surgical Oncology» y «Word Journal of Surgical Oncology», ha sido posible gracias a la unidad multidisciplinar en cirugía oncológica con la que cuenta el Hospital General Universitari de Castelló integrada por todos los especialistas partícipes en un cáncer de ovario y que abarca toda la zona pélvica y abdominal. De esta manera, y tal como apuntó ayer Llueca, durante la intervención quirúrgica pueden haber hasta cinco cirujanos, en operaciones que se prolongan durante siete horas.

Hasta ahora, la mujer diagnosticada con cáncer de ovario y con un pronóstico no optimo en la intervención quirúrgica era remitida a cuidados paliativos. Ahora, y tras cinco años de investigación en 80 pacientes, el equipo quirúrgico del Hospital General Universitari ha establecido un modelo predictivo para la cirugía con la determinación del índice de carcinomatosis peritoneal (fórmula matemática ICP) antes de y durante la intervención mediante la tomografía computarizada y laparoscopia que puede ayudar a determinar qué pacientes son adecuados para la cirugía y cuáles deben someterse a quimioterapia.

El equipo liderado por los doctores Antoni Llueca y Javier Escrig está integrado por Anna Serra, Isabel Rivadulla, Luis Gómez, R. Játiva, E. Moreno, B. Montañés, L. Granel, C. Villegas, V. Ángel, K. Maiocchi, C. Medina, K. Delgado, M. Rodrigo, M. Bellver, N. Ruiz, A. López, Y. Maazouzi, D. Piquer, B. Segarra y R. del Moral.

El método ya está siendo utilizado por otros hospitales de España como el Hospital General de València, el Hospital Vall d'Hebron de Barcelona o el Hospital de Navarra.

El cáncer de ovario sigue siendo una de las principales causas de muerte ginecológica, a pesar de los avances en su tratamiento. Representa el 5% de todos los cánceres entre las mujeres y causa más muertes que cualquier otro cáncer genital femenino. Al año se diagnostican más de 200.000 casos en el mundo y tiene una mortalidad del 50 por ciento.

La descripción y cuantificación de la carga tumoral son esenciales para planificar los procedimientos quirúrgicos. La Federación Internacional de Ginecología y Obstetricia (FIGO) dispone de un sistema de estadificación de referencia para el cáncer de ovario. Sin embargo, esta clasificación no describe con precisión la carga tumoral y la localización de la enfermedad en toda la cavidad peritoneal en los casos de cáncer de ovario epitelial avanzado.

Con el estudio de los investigadores de la UJI y del Hospital General Universitari de Castelló, basándose en 80 pacientes, se ha comprobado que hacer un análisis de la carga tumoral previa al diagnóstico mejora el pronóstico de la enfermedad.

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