Hepatocellular carcinoma with tumor thrombus extends to the right atrium and portal vein : a case report

Hepatocellular carcinoma (HCC) is the most important primary malignant liver disease. A large proportion of patients with advanced HCC have macrovascular invasion. HCC tends to infiltrate vascular structures, particularly the portal vein and its branches, and more rarely, the hepatic veins. The intravascular tumor thrombus can affect the inferior vena cava (IVC) or even the right atrium (RA), the latter having a poor prognosis. HCC is one of the most aggressive malignant tumors. Tumor thrombus (TT) formation in advanced HCC stages is common and usually involves the hepatic or portal veins. Herein, we report a 69-year-old woman who presented with dyspnea to the emergency department. A ventilation/perfusion lung scan was performed, ruling out pulmonary embolism. Hepatopulmonary syndrome and portopulmonary hypertension were discarded with contrasted echocardiography, but a mass in the RA was detected and confirmed by cardiac magnetic resonance imaging. Abdominal computed tomography showed a liver mass with a dynamic enhancement pattern compatible with HCC and an intraluminal IVC mass extending from the hepatic vein into the RA. HCC with TT expansion to IVC and RA is rare and indicates poor prognosis. HCC with TT expansion to IVC and RA is rare and indicates poor prognosis. There is no consensus about anticoagulation or other interventions in these patients

Impacto de la utilización de hígados de donantes anti-HBc positivo en pacientes trasplantados por hepatitis B

El nostre objectiu és avaluar l'impacte de la utilització de fetges de donants anti-HBc positius en pacients trasplantats per hepatitis B, els quals van ser revisats de manera retrospectiva. La probabilitat acumulada d'hepatitis B post-trasplantament al 1er, 5é i 10é any va ésser del 3,7%, 8,3% i 8,3% en els receptors d'un empelt anti-HBc+ en comparació amb el 2,7%, 9,8% i 9,8% en els que varen rebre un empelt anti-HBc- (p=0,99). La probabilitat de supervivència al 1er, 5é i 10é any dels receptors d'un òrgan anti-HBc+ va ésser del 87%, 82% i 58% front al 87%, 82% i 74% en els que varen rebre un anti-HBc- (p=0,73). La utilització de donants anti-HBc positius no afecta ni a la supervivència ni al desenvolupament de hepatitis B en pacients trasplantats per VHB.Nuestro objetivo es evaluar el impacto de la utilización de hígados de donantes anti-HBc positivos en pacientes trasplantados por hepatitis B, los cuales fueron revisados de manera retrospectiva. La probabilidad acumulada de hepatitis B post-trasplante al 1º, 5º y 10º año fue de 3,7%, 8,3% y 8,3% en los receptores de un injerto anti-HBc+ en comparación con 2,7%, 9,8% y 9,8% en los que recibieron un injerto anti-HBc- (p=0,99). La probabilidad de supervivencia al 1º, 5º y 10º año de los receptores de un órgano anti-HBc+ fue de 87%, 82% y 58% frente al 87%, 82% y 74% en los que recibieron un anti-HBc- (p=0,73). La utilización de donantes anti-HBc positivos no afecta ni a la supervivencia ni al desarrollo de hepatitis B en pacientes trasplantados por VHB

The PREDICT study uncovers three clinical courses of acutely decompensated cirrhosis that have distinct pathophysiology

Acute decompensation (AD) of cirrhosis is defined as the acute development of ascites, gastrointestinal hemorrhage, hepatic encephalopathy, infection or any combination thereof, requiring hospitalization. The presence of organ failure(s) in patients with AD defines acute-on-chronic liver failure (ACLF). The PREDICT study is a European, prospective, observational study, designed to characterize the clinical course of AD and to identify predictors of ACLF. A total of 1,071 patients with AD were enrolled. We collected detailed pre-specified information on the 3-month period prior to enrollment, and clinical and laboratory data at enrollment. Patients were then closely followed up for 3 months. Outcomes (liver transplantation and death) at 1 year were also recorded. Three groups of patients were identified. Pre-ACLF patients (n = 218) developed ACLF and had 3-month and 1-year mortality rates of 53.7% and 67.4%, respectively. Unstable decompensated cirrhosis (UDC) patients (n = 233) required ≥1 readmission but did not develop ACLF and had mortality rates of 21.0% and 35.6%, respectively. Stable decompensated cirrhosis (SDC) patients (n = 620) were not readmitted, did not develop ACLF and had a 1-year mortality rate of only 9.5%. The 3 groups differed significantly regarding the grade and course of systemic inflammation (high-grade at enrollment with aggravation during follow-up in pre-ACLF; low-grade at enrollment with subsequent steady-course in UDC; and low-grade at enrollment with subsequent improvement in SDC) and the prevalence of surrogates of severe portal hypertension throughout the study (high in UDC vs. low in pre-ACLF and SDC). Acute decompensation without ACLF is a heterogeneous condition with 3 different clinical courses and 2 major pathophysiological mechanisms: systemic inflammation and portal hypertension. Predicting the development of ACLF remains a major future challenge. ClinicalTrials.gov number: NCT03056612. Lay summary: Herein, we describe, for the first time, 3 different clinical courses of acute decompensation (AD) of cirrhosis after hospital admission. The first clinical course includes patients who develop acute-on-chronic liver failure (ACLF) and have a high short-term risk of death - termed pre-ACLF. The second clinical course (unstable decompensated cirrhosis) includes patients requiring frequent hospitalizations unrelated to ACLF and is associated with a lower mortality risk than pre-ACLF. Finally, the third clinical course (stable decompensated cirrhosis), includes two-thirds of all patients admitted to hospital with AD - patients in this group rarely require hospital admission and have a much lower 1-year mortality risk

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

La "candidalisina", una de les exotoxines del fong Candida albicans, contribueix a la malaltia hepàtica associada a l'alcohol

En les formes greus de malaltia hepàtica alcohòlica, a banda de la ingesta d'alcohol, hi ha altres factors que contribueixen al dany hepàtic. L'alteració de la microbiota intestinal n'és un. En l'estudi següent s'exposa la relació entre la presència del fong Candida albicans a l'intestí i d'una de les seves toxines, la candidalisina, com a factor afavoridor de la lesió hepàtica en l'hepatitis alcohòlica. Aquesta toxina podria ser una diana terapèutica en pacients amb hepatitis alcohòlica.En las formas graves de enfermedad hepática alcohólica, además de la ingesta de alcohol, existen otros factores que contribuyen al daño hepático. La alteración de la microbiota intestinal es uno de ellos. En el estudio siguiente se expone la relación entre la presencia del hongo Candida albicans en el intestino y de una de sus toxinas, la candidalisina, como factor favorecedor de la lesión hepática en la hepatitis alcohólica. Esta toxina podría ser una diana terapéutica en pacientes con hepatitis alcohólica

Estudi del compartiment proliferant i quimioresistent en la Leucèmia Limfàtica Crònica. Modelització i identificació d'una nova diana terapèutica

La leucèmia limfàtica crònica (LLC), el més tipus de leucèmia més freqüent en el món occidental, es caracteritza per l'acumulació i proliferació de limfòcits B madurs CD5+ en sang perifèrica (SP), ganglis limfàtics (GL) i moll de l'os (MO). Històricament, s'havia descrit que l'acumulació de cèl·lules d'LLC era deguda més a un defecte en l'apoptosi que a un augment en la seva proliferació. No obstant, estudis recents demostren l'existència d'una fracció de cèl·lules d'LLC proliferants que es troba principalment en els GL i el MO, en aquestes localitzacions les cèl·lules d'LLC formen unes estructures histològiques anomenades "centres proliferatius" o "pseudofol·licles". En aquest microambient, les cèl·lules d'LLC reben senyals provinents d'altres tipus cel·lulars com els limfòcits T i les cèl·lules mesenquimals. Aquests senyals es propaguen a través de receptors com el CD40, els TLR (de l'anglès, toll-like receptors), el CXCR4 i el receptor dels limfòcits B (BCR, de l'anglès B cell receptor) que al seu torn activen vies de senyalització que finalment promouen la proliferació, la quimiotaxi i protegeixen les cèl·lules d'LLC de l'apoptosi espontània i induïda per fàrmacs. Les cèl·lules d'LLC que persisteixen després del tractament en aquests nínxols protectors estarien contribuint a la persistència i progressió de la malaltia residual observada en tots els pacients d'LLC després del tractament. En el primer treball, amb l'objectiu de caracteritzar aquest compartiment de cèl·lules d'LLC proliferants i quimioresistents vam dissenyar un model de cocultiu in vitro de cèl·lules primàries d'LLC amb cèl·lules estromals del MO, lligand del CD40 i CpG ODN per tal de reproduir parcialment el microambient dels centres proliferatius. Aquest sistema de cocultiu va induir proliferació i quimioresistència en les cèl·lules d'LLC. De forma important, les cèl·lules d'LLC cocultivades compartien moltes característiques fenotípiques amb les cèl·lules d'LLC proliferants de SP, com per exemple la sobreexpressió de ZAP-70,CD38 i de les integrines CD49d i CD62L. Això indicaria una major agressivitat i capacitat per a interaccionar amb les cèl·lules circundants, respectivament. A més a més, els nivells de CXCR4 es trobaren disminuits probablement degut a una interiorització després de l'estimulació pel CXCL12 a través de les cèl·lules mesenquimals del MO. Aquests resultats suggereixen que aquest sistema de cocultiu podria utilitzar-se per a testar nous fàrmacs i potencials combinacions dirigides a erradicar les cèl·lules d'LLC proliferants i quimioresistents. En el segon treball, vam observar inicialment com la survivina, una proteïna antiapoptòtica, es trobava expressada específicament en aquelles cèl·lules d'LLC cultivades en el nostre sistema de cocultiu. Per tal de tractar específicament les cèl·lules d'LLC proliferants i quimioresistents, vam estudiar els efectes del tractament amb YM155, un inhibidor de survivina. I el que vam observar va ser que l'YM155 suprimïa l'expressió induïda pel co-cultiu de la survivina, i com això va ser suficient per inhibir la proliferació i induir eficaçment l'apoptosi del compartiment proliferant de cèl·lules d'LLC. A més a més, la sensibilitat al tractament amb YM155 va resultar independent a l'existència de marcadors de mal pronòstic, com la delecció del cromosoma 17p. Per tant, aquests resultats demostren per primer cop l'eficàcia in vitro de l'YM155 en les cèl·lules d'LLC proliferants el que dóna suport al desenvolupament clínic d'aquest fàrmac en pacients diagnosticats d'LLC.Chronic lymphocytic leukemia (CLL), the most common type of leukemia in western countries, is characterized by the accumulation and proliferation of monoclonal CD5+ mature B cells in peripheral blood, lymph nodes (LN) and bone marrow (BM). Historycally, CLL cells had been described to accumulate as a result of a defective apoptosis, rather than of an increased proliferation. However, recent studies have shown that a distinc fraction of CLL cells are proliferating. CLL cells mainly receive proliferative signals in tissue compartments, such as LN and BM, where CLL cells form aggregates of activated, proliferating cells called "proliferation centers" or "pseudofollicles". Within this tissue microenvironment, CLL cells receive advantageous signals from accessory cells such as T cells and mesenchymal cells. These signals are propagated through diverse receptors, such as CD40, Toll-like receptor (TLR), CXCR4 and the B cell receptor (BCR), which activate downstream signaling pathways that ultimately promote proliferation, modulate cell adhesion and chemotaxis and protect CLL cells from spontaneous and drug-induced apoptosis. Residual leukemic cells residing in these protective niches after treatment are therefore potentially contributing to minimal residual disease persistence and to the disease relapse virtually observed in all patients after chemotherapy even after achievement of complete remission. In the first study, with the aim of characterizing this proliferative and chemoresistant CLL cells compartment, we designed a co-culture system of primary CLL cells cultured with BM stromal cells, CD40 ligand and CpG ODN to partially mimic the microenvironment in the proliferative centers. This co-culture system induced proliferation and chemoresistance in primary CLL cells. Importantly, co-cultured primary CLL cells shared many phemotypical features with circulating proliferative CLL cells, such as upregulation of ZAP-70 and CD38 and higher CD49d and CD62L expression. This indicates aggressiveness and capability to interact with surrounding cells, respectively. In addition, levels of CXCR4 were decreased due to CXCR4 internalization after CXCL12 stimulation by BM stromal cells. We suggest that this co-culture system can be used to test drugs and their combinations that target the proliferative and drug resistant CLL cells. In the second study, we iniatially observed that survivin, an anti-apoptotic protein, was specifically expressed in those CLL cells cultured in our coculture model. With the aim of specifically targeting actively proliferating and chemoresistant CLL cells, we investigated the effects of treatment with YM155, a small-molecule survivin inhibitor, in this co-culture system. YM155 treatment suppressed the co-culture-induced survivin expression and that was sufficient to inhibit proliferation and effectively induce apoptosis particularly in the proliferative subset of CLL cells. Interestingly, sensitivity to YM155 was independent from common prognostic markers, including 17p13.1 deletion. Altogether, these findings provide a rationale for clinical development of YM155 in CLL

Impacto de la utilización de hígados de donantes anti-HBc positivo en pacientes trasplantados por hepatitis B

El nostre objectiu és avaluar l'impacte de la utilització de fetges de donants anti-HBc positius en pacients trasplantats per hepatitis B, els quals van ser revisats de manera retrospectiva. La probabilitat acumulada d'hepatitis B post-trasplantament al 1er, 5é i 10é any va ésser del 3,7%, 8,3% i 8,3% en els receptors d'un empelt anti-HBc+ en comparació amb el 2,7%, 9,8% i 9,8% en els que varen rebre un empelt anti-HBc- (p=0,99). La probabilitat de supervivència al 1er, 5é i 10é any dels receptors d'un òrgan anti-HBc+ va ésser del 87%, 82% i 58% front al 87%, 82% i 74% en els que varen rebre un anti-HBc- (p=0,73). La utilització de donants anti-HBc positius no afecta ni a la supervivència ni al desenvolupament de hepatitis B en pacients trasplantats per VHB.Nuestro objetivo es evaluar el impacto de la utilización de hígados de donantes anti-HBc positivos en pacientes trasplantados por hepatitis B, los cuales fueron revisados de manera retrospectiva. La probabilidad acumulada de hepatitis B post-trasplante al 1º, 5º y 10º año fue de 3,7%, 8,3% y 8,3% en los receptores de un injerto anti-HBc+ en comparación con 2,7%, 9,8% y 9,8% en los que recibieron un injerto anti-HBc- (p=0,99). La probabilidad de supervivencia al 1º, 5º y 10º año de los receptores de un órgano anti-HBc+ fue de 87%, 82% y 58% frente al 87%, 82% y 74% en los que recibieron un anti-HBc- (p=0,73). La utilización de donantes anti-HBc positivos no afecta ni a la supervivencia ni al desarrollo de hepatitis B en pacientes trasplantados por VHB

Final safety and efficacy results from a 106 real-world patients registry with an ascites-mobilizing pump

Background and aims: Patients with cirrhotic refractory ascites ineligible for transjugular intrahepatic shunt (TIPSS) have limited treatment options apart from repeated large volume paracentesis. The alfapump® is an implantable device mobilizing ascites from the peritoneal cavity to the bladder, from where it can be excreted. The aim of this observational cohort study was to prospectively investigate safety and efficacy of the device in a real-world cohort with cirrhotic refractory ascites and contraindications for TIPSS. Methods: A total of 106 patients received an implant at 12 European centres and were followed up for up to 24 months. Complications, device deficiencies, frequency of paracentesis, clinical status and survival were recorded prospectively. Results: Approximately half of the patients died on-study, about a quarter was withdrawn because of serious adverse events leading to explant, a sixth were withdrawn because of liver transplant or recovery, and nine completed follow-up. The most frequent causes of on-study death and complication-related explant were progression of liver disease and infection. The device reduced the requirement for large-volume paracentesis significantly, with more than half of patients not having required any post-implant. Survival benefits were not observed. Device-related reinterventions were predominantly caused by device deficiencies. A post-hoc comparison of the first 50 versus the last 50 patients enrolled revealed a decreased reintervention rate in the latter, mainly related to peritoneal catheter modifications. Conclusions: The device reduced paracentesis frequency in a real-world setting. Technical complications were successfully decreased by optimization of management and device modification (NCT01532427)

Non-Invasive Tests of Liver Fibrosis Help in Predicting the Development of Hepatocellular Carcinoma among Patients with NAFLD

Background: The potential role of non-invasive tests (NITs) for liver fibrosis for hepatocellular carcinoma (HCC) prediction remains poorly known. Methods: Retrospective analysis of a NAFLD cohort from a single university hospital in Barcelona, Spain. Incidence rates and cumulative incidence for the overall cohort, as well as cirrhotic and non-cirrhotic patients were calculated. Logistic regression analyses were carried out to investigate risk factors of HCC. Results: From the entire cohort of 1040 patients, 996 patients (95.8%) were analyzed, in whom 35 cases of HCC were detected, of which 26 (72.4%) HCC incident cases were newly diagnosed during a median follow-up of 2.5 (1.9-3.6) years. Two-hundred and thirty-one (23.2%) were cirrhotic at baseline. With the exception of 2 (7.7%) cases of HCC, the rest were diagnosed in cirrhotic patients. Overall HCC cumulative incidence was 9.49 (95% CI 6.4-13.9) per 1000 person-years. The incidence rate for cirrhotic patients was 41.2 (95% CI 27.6-61.6) per 1000 person-years and 0.93 (95% CI 0.23-3.7) per 1000 person-years for patients without cirrhosis. Overall mortality was significantly higher amongst patients with HCC (4.4% vs. 30.8%, p < 0.001). In patients with available liver biopsy (n = 249, 25%), advanced fibrosis (F3-F4) was significantly associated with higher HCC incidence, but not steatosis, lobular inflammation, nor ballooning. In the overall cohort, FIB-4 ≥1.3 (HR 8.46, 95% CI 1.06-67.4, p = 0.044) and older age (HR 1.06, 95% CI 1.01-1.11, p = 0.025) were associated with increasing risk of HCC over time, whereas in cirrhotic patients predictors of HCC included decreasing values of albumin (HR 0.34, 95% CI 0.13-0.87, p = 0.024), platelets (HR 0.98, 95% CI 0.98-0.99, p = 0.001), and increasing values of liver stiffness (HR 1.03, 95% CI 1.00-1.06, p = 0.016). Conclusions: In a Spanish cohort of NAFLD patients, HCC was rare in non-cirrhotic patients. NITs might play a relevant role at predicting HCC