Automatización de un registro hospitalario de tumores

La medida utilizada habitualmente para estimar la supervivencia del cáncer es la supervivencia relativa, definida como el cociente entre la supervivencia observada y la esperada. La supervivencia esperada se calcula a partir de la mortalidad de una población de referencia. La disponibilidad y la preparación de tablas de mortalidad de la población general no es siempre posible y requiere software específico para su cálculo. A tal efecto, el Instituto Catalán de Oncología (ICO) ha desarrollado la aplicación WAERS, una aplicación web que proporciona la estimación de la supervivencia relativa para una cohorte de pacientes. El usuario debe preparar los datos en un formato específico y enviarlos a un servidor remoto que se encuentra en el ICO. Este servidor calcula la supervivencia relativa y devuelve los resultados en un fichero a una dirección que ha indicado el usuario. Mediante esta aplicación, los registros de cáncer de base hospitalaria y poblacional y los registros de otras enfermedades pueden estimar la supervivencia relativa de sus cohortes seleccionando a la población de referencia que consideren (provincia o comunidad autónoma). También puede ser útil para estudios de mortalidad en cohortes

Therapeutic targeting of tumor growth and angiogenesis with a novel anti-S100A4 monoclonal antibody

S100A4, a member of the S100 calcium-binding protein family secreted by tumor and stromal cells, supports tumorigenesis by stimulating angiogenesis. We demonstrated that S100A4 synergizes with vascular endothelial growth factor (VEGF), via the RAGE receptor, in promoting endothelial cell migration by increasing KDR expression and MMP-9 activity. In vivo overexpression of S100A4 led to a significant increase in tumor growth and vascularization in a human melanoma xenograft M21 model. Conversely, when silencing S100A4 by shRNA technology, a dramatic decrease in tumor development of the pancreatic MiaPACA-2 cell line was observed. Based on these results we developed 5C3, a neutralizing monoclonal antibody against S100A4. This antibody abolished endothelial cell migration, tumor growth and angiogenesis in immunodeficient mouse xenograft models of MiaPACA-2 and M21-S100A4 cells. It is concluded that extracellular S100A4 inhibition is an attractive approach for the treatment of human cancer

Automatización de un registro hospitalario de tumores Automatization of a hospital-based tumor registry

Introducción: El Instituto Catalán de Oncología automatizó los procedimientos manuales de captación de la información de las bases de datos del alta hospitalaria (AH) y anatomía patológica (APA) mediante una aplicación informática (ASEDAT) con el objetivo de aumentar la fiabilidad de los datos y reducir los costes del Registro Hospitalario de Tumores (RHT). Material y Método: ASEDAT detecta los tumores incidentes del centro a partir de las bases de datos de APA y de las AH mediante la selección de la información básica para cada uno de ellos. Se resolvió el RHT para el período 1999-2000 mediante el procedimiento manual y automatizado, y se compararon entre sí los resultados. Resultados: Se detectaron 10.498 pacientes oncológicos. La resolución manual detectó 8.309 tumores incidentes y 2.374 tumores prevalentes. ASEDAT resolvió automáticamente 8.901 pacientes (84,8%), en los cuales se detectaron 8.367 tumores incidentes, 58 tumores más que con el procedimiento manual. La validación de la concordancia se realizó en los tumores incidentes detectados por ambos métodos (7.063 tumores). En 6.185 tumores (87,6%), la información coincidió en todas las variables. De los tumores discordantes, 692 (9,8%) fueron generados por el personal del RHT en la resolución manual y el resto (n = 186; 2,6%) por la aplicación (resolución automática). Conclusiones: La automatización de un registro de cáncer es posible siempre y cuando el centro disponga de las bases de datos de APA y AH codificadas e informatizadas.Introduction: To increase data reliability and reduce the costs associated with the HTR, the Catalan Institute of Oncology programmed the manual procedures of data collection from databases by means of a computer application (ASEDAT). Material and method: ASEDAT detects the incident tumors of the registry from the databases of the pathology records (PR) and discharge records (DR) and selects the basic information from both databases. Data from the HTR data was collected for the period 1999-2000 by means of 2 procedures: manual and automatized collection and the results obtained were compared. Results: 10,498 cancer patients were detected. Manual resolution detected 8,309 incident tumors and 2,374 prevalent tumors. ASEDAT automatically detected 8,901 patients (84.8%), in whom 8,367 incident tumors were detected (58 more tumors than the manual procedure). Validation of agreement was performed in the incident tumors detected by both methods (7,063 tumors). In 6,185 tumors (87.6%) the information agreed in all the variables. Of the discordant tumors, 692 (9.8%) were obtained by the RHT staff using manual resolution, and the remainder (186;2.6%) were obtained by the application (automatic resolution). Conclusions: Cancer registry automatization is feasible when PR and DR databases are available, coded and automatized