Cáncer de mama en mujeres jóvenes: Análisis retrospectivo de pacientes tratadas en la Unidad de Mama del Hospital Universitario Miguel Servet

Introducción: El cáncer de mama es el más frecuente entre las mujeres en los países occidentales y la segunda causa de muerte por cáncer en el sexo femenino. La incidencia cobra cada vez más importancia entre las mujeres jóvenes (por debajo de 40 años). El cáncer de mama en este grupo viene marcado por la edad, diagnóstico, subtipos agresivos, impacto genésico y pronóstico. Los tratamientos han ido evolucionando a lo largo del tiempo: la cirugía oncológica y plástica han permitido una mejor calidad de vida, y las nuevas líneas de tratamientos sistémicos han permitido mejorar la supervivencia.Objetivo: Estudiar a las pacientes de 40 años o menores con cáncer de mama, y ver si los cambios diagnósticos y terapéuticos que han sido introducidos a lo largo del tiempo han conseguido mejorar la supervivencia en dicho grupo.Material y métodos: Se ha realizado un estudio analítico observacional de cohortes históricas de dos grupos de pacientes diagnosticadas y tratadas en la Unidad de Mamama del Servicio de Ginecología entre los años 2001-2005 (grupo A) con un total de 42 pacientes, y 75 entre los años 2015-2019 (grupo B). Se estudiaron diferentes variables sociodemográficas, clínico-radiológicas, anatomopatológicas, tratamientos y supervivencia. Para el análisis estadístico se utilizó el IBM SPPS Stadistic for MacOX®. Paralelamente, se ha realizado una revisión bibliográfica en las siguientes bases de datos: PUBMED, Web of Science, Dialnet, Scopus, Cochrane, SEOM, UpToDate.Resultados: La manifestación clínica más frecuente en ambos grupos fue el nódulo. La ecografía y mamografía se utilizaron como primeras pruebas radiológicas y la BAG/BAV fueron las técnicas utilizadas en el segundo periodo frente a la PAAF. El carcinoma ductal infiltrante y el subtipo Luminal B fueron los diagnósticos más frecuentes. Los mayores cambios los observamos en los tratamientos, la biopsia electiva de ganglio centinela, neodyuvancia y tratamientos biológicos fueron determinantes para observar una mejor supervivencia en el grupo B.Discusión y conclusiones: El diagnóstico de cáncer de mama en mujeres jóvenes sintomáticas ha aumentado en los últimos años. La BAG/BAV han desplazado a la PAAF como prueba citológica diagnóstica en este grupo de pacientes. La administración de nuevos tratamientos sistémicos (sobre todo tratamientos biológicos con anticuerpos monoclonales anti-HER-2) han demostrado un aumento de la supervivencia en estas pacientes con respecto a las pautas de tratamiento anteriores.<br /

Implicación de las trombofilias y los trastornos autoinmunes en el fallo de implantación tras fecundación in vitro

JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO: Actualmente, la patología reproductiva se ha convertido en un verdadero problema de salud. Según datos publicados por la Sociedad Española de Reproducción (SEF), un 15-17% de las parejas en edad fértil presentan un problema reproductivo, de los cuales 600000-800000 requerirán acudir a un especialista. El fallo de implantación se considera la causa más frecuente de fracaso repetido de las técnicas de reproducción asistida (TRA) en paciente joven con buena calidad embrionaria. El desconocimiento de gran parte de los mecanismos moleculares que facilitan una correcta implantación, la falta de consenso respecto a su etiopatogenia y fisiopatología, hacen de éste un grave problema que preocupa a clínicos, investigadores y pacientes. El esclarecimiento del grado de implicación de las trombofilias y los trastornos autoinmunes en esta patología podría contribuir a consensuar el rechazo o la inclusión de las pruebas de hipercoagulabilidad y autoinmunidad en el estudio de la pareja estéril y la consideración del tratamiento sistemático con heparina de las pacientes diagnosticadas de un fallo implantatorio. OBJETIVO PRINCIPAL: Valorar si existe relación causal entre las trombofilias, congénitas o adquiridas, y los trastornos autoinmunes con el fallo de implantación tras fecundación in vitro (FIV). MATERIAL Y MÉTODO: Estudio analítico observacional prospectivo de casos y controles. El reclutamiento de pacientes se llevó a cabo en la consulta de Reproducción asistida y en la consulta de control del embarazo de bajo riesgo del Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza en Enero 2009-Diciembre 2011. Tras aplicar criterios de exclusión, el grupo caso quedó compuesto por 211 pacientes, de raza blanca, menores de 40 años, subsidiarias de una FIV; las cuales fueron divididas en tres subgrupos en función del número de ciclo al que se iban a someter. Así, se perfilaron el subgrupo de 1ºFIV, de 2ºFIV y de tres ó más FIV, denominado grupo problema o con fallo de implantación. Se excluyeron las endometriosis G4, las oligospermias severas, las pacientes con enfermedades sistémicas, con antecedentes de enfermedad tromboembólica o con tratamiento antiagregante, anticoagulante o tiroideo. El grupo control lo constituyeron 51 mujeres sin antecedentes relevantes que gestaron espontáneamente un feto único y sano. A todas ellas se les practicó un estudio de hipercoagulabilidad en sangre periférica y una determinación de marcadores inespecíficos de autoinmunidad. La extracción sanguínea de los controles se realizó a las 6-8 semanas tras el parto con el fin de asegurar la normalización de los parámetros. RESULTADOS: Las trombofilias en general son más prevalentes entre las pacientes con fallos repetidos de los tratamientos frente al resto de pacientes FIV, sin encontrar diferencias con el grupo control. Las trombofilias familiares son significativamente más frecuentes en el grupo problema que en el resto de población FIV, sin embargo no existen diferencias con el grupo control. El factor V Leiden, la mutación del gen de la protrombina (G-20210A) y el déficit de proteína S son las trombofilias congénitas más prevalentes en todos los grupos. En las pacientes con fallo de implantación la superioridad numérica es evidente, sin alcanzar la significación estadística respecto al resto de subgrupos ni con el control. Respecto a las trombofilias adquiridas y los marcadores de autoinmunidad no se observan diferencias entre casos y controles ni tan siquiera al considerar de forma independiente el grupo problema. CONCLUSIONES No parece adecuado incluir de forma sistemática la determinación de trombofilias y marcadores de autoinmunidad en los estudios básicos de esterilidad. De forma individualizada, el estudio de trombofilias congénitas podría resultar útil en pacientes con fracaso repetido de los tratamientos de FIV en los que se haya descartado otra razón que justifique el fallo de implantación

Clinical and demographic factors in endometrial and ovary carcinoma: Synchronous carcinoma vs stage IIIA endometrial carcinoma

Objective: To compare pre-surgical demographic and clinical factors and preoperative serum tumor marker values of patients with endometrial and ovarian synchronous carcinoma with those diagnosed with endometrial carcinoma with metastatic ovarian involvement (FIGO stage IIIA). Methods: A retrospective observational study including patients with endometrial and ovarian malignant tumors that were treated at Miguel Servet University Hospital, Zaragoza, Spain, since January 2000 to June 2020. All pathologic specimens were reviewed by two pathologists specialized in gynecological oncology. Results: Overall, 51 patients were included. 24 cases of them, were endometrial and ovarian synchronous primary carcinomas and the remaining 27 cases were endometrial tumors with adnexa. Parity, personal and family oncological history, arterial hypertension, diabetes, dyslipidemia, obesity and the prior use of hormone replacement therapy did not show significant differences between both groups. Age (p = 0.002), menopausal status (p = 0.029), abnormal uterine bleeding (p = 0.001), Ca 12.5 preoperative serum level (p = 0.038) and Ca 19.9 preoperative serum level (0.028) were factors with significant differences between both groups. In multivariate analysis, only abnormal uterine bleeding and Ca 19.9 values were independents factors. Conclusions: The presence of abnormal uterine bleeding and Ca 19.9 preoperative serum level could guide the clinician in the preoperative differential diagnosis between endometrial cancer with ovarian involvement and endometrial and ovarian synchronous carcinoma. © 2021 The Author(s)

The polygenic basis of relapse after a first episode of schizophrenia

Little is known about genetic predisposition to relapse. Previous studies have linked cognitive and psychopathological (mainly schizophrenia and bipolar disorder) polygenic risk scores (PRS) with clinical manifestations of the disease. This study aims to explore the potential role of PRS from major mental disorders and cognition on schizophrenia relapse. 114 patients recruited in the 2EPs Project were included (56 patients who had not experienced relapse after 3 years of enrollment and 58 patients who relapsed during the 3-year follow-up). PRS for schizophrenia (PRS-SZ), bipolar disorder (PRS-BD), education attainment (PRS-EA) and cognitive performance (PRS-CP) were used to assess the genetic risk of schizophrenia relapse.Patients with higher PRS-EA, showed both a lower risk (OR=0.29, 95% CI [0.11–0.73]) and a later onset of relapse (30.96± 1.74 vs. 23.12± 1.14 months, p=0.007. Our study provides evidence that the genetic burden of neurocognitive function is a potentially predictors of relapse that could be incorporated into future risk prediction models. Moreover, appropriate treatments for cognitive symptoms appear to be important for improving the long-term clinical outcome of relapse

GM-CSF Production Allows the Identification of Immunoprevalent Antigens Recognized by Human CD4+ T Cells Following Smallpox Vaccination

The threat of bioterrorism with smallpox and the broad use of vaccinia vectors for other vaccines have led to the resurgence in the study of vaccinia immunological memory. The importance of the role of CD4+ T cells in the control of vaccinia infection is well known. However, more CD8+ than CD4+ T cell epitopes recognized by human subjects immunized with vaccinia virus have been reported. This could be, in part, due to the fact that most of the studies that have identified human CD4+ specific protein-derived fragments or peptides have used IFN-γ production to evaluate vaccinia specific T cell responses. Based on these findings, we reasoned that analyzing a large panel of cytokines would permit us to generate a more complete analysis of the CD4 T cell responses. The results presented provide clear evidence that TNF-α is an excellent readout of vaccinia specificity and that other cytokines such as GM-CSF can be used to evaluate the reactivity of CD4+ T cells in response to vaccinia antigens. Furthermore, using these cytokines as readout of vaccinia specificity, we present the identification of novel peptides from immunoprevalent vaccinia proteins recognized by CD4+ T cells derived from smallpox vaccinated human subjects. In conclusion, we describe a “T cell–driven” methodology that can be implemented to determine the specificity of the T cell response upon vaccination or infection. Together, the single pathogen in vitro stimulation, the selection of CD4+ T cells specific to the pathogen by limiting dilution, the evaluation of pathogen specificity by detecting multiple cytokines, and the screening of the clones with synthetic combinatorial libraries, constitutes a novel and valuable approach for the elucidation of human CD4+ T cell specificity in response to large pathogens

Leer en comunidad: Creación y desarrollo de clubes de lectura dentro y fuera de la Universidad

Depto. de Lengua Española y Teoría de la LiteraturaFac. de FilologíaFALSEsubmitte

CIBERER : Spanish national network for research on rare diseases: A highly productive collaborative initiative

Altres ajuts: Instituto de Salud Carlos III (ISCIII); Ministerio de Ciencia e Innovación.CIBER (Center for Biomedical Network Research; Centro de Investigación Biomédica En Red) is a public national consortium created in 2006 under the umbrella of the Spanish National Institute of Health Carlos III (ISCIII). This innovative research structure comprises 11 different specific areas dedicated to the main public health priorities in the National Health System. CIBERER, the thematic area of CIBER focused on rare diseases (RDs) currently consists of 75 research groups belonging to universities, research centers, and hospitals of the entire country. CIBERER's mission is to be a center prioritizing and favoring collaboration and cooperation between biomedical and clinical research groups, with special emphasis on the aspects of genetic, molecular, biochemical, and cellular research of RDs. This research is the basis for providing new tools for the diagnosis and therapy of low-prevalence diseases, in line with the International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) objectives, thus favoring translational research between the scientific environment of the laboratory and the clinical setting of health centers. In this article, we intend to review CIBERER's 15-year journey and summarize the main results obtained in terms of internationalization, scientific production, contributions toward the discovery of new therapies and novel genes associated to diseases, cooperation with patients' associations and many other topics related to RD research

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.

MicroRNA signature and integrative omics analyses define prognostic clusters and key pathways driving prognosis in patients with neuroendocrine neoplasms

Neuroendocrine neoplasms (NENs) are mutationally quiet (low number of mutations/Mb), and epigenetic mechanisms drive their development and progression. We aimed at comprehensively characterising the microRNA (miRNA) profile of NENs, and exploring downstream targets and their epigenetic modulation. In total, 84 cancer‐related miRNAs were analysed in 85 NEN samples from lung and gastroenteropancreatic (GEP) origin, and their prognostic value was evaluated by univariate and multivariate models. Transcriptomics (N = 63) and methylomics (N = 30) were performed to predict miRNA target genes, signalling pathways and regulatory CpG sites. Findings were validated in The Cancer Genome Atlas cohorts and in NEN cell lines. We identified a signature of eight miRNAs that stratified patients in three prognostic groups (5‐year survival of 80%, 66% and 36%). Expression of the eight‐miRNA gene signature correlated with 71 target genes involved in PI3K–Akt and TNFα–NF‐kB signalling. Of these, 28 were associated with survival and validated in silico and in vitro. Finally, we identified five CpG sites involved in the epigenetic regulation of these eight miRNAs. In brief, we identified an 8‐miRNA signature able to predict survival of patients with GEP and lung NENs, and identified genes and regulatory mechanisms driving prognosis in NEN patients

Standards for practical intravenous rapid drug desensitization & delabeling: A WAO committee statement

International audienceDrug hypersensitivity reactions (DHRs) to intravenous drugs can be severe and might leave patients and doctors in a difficult position where an essential treatment or intervention has to be suspended. Even if virtually any intravenous medication can potentially trigger a life-threatening DHR, chemotherapeutics, biologics, and antibiotics are amongst the intravenous drugs most frequently involved in these reactions. Admittedly, suspending such treatments may negatively impact the survival outcomes or the quality of life of affected patients. Delabeling pathways and rapid drug desensitization (RDD) can help reactive patients stay on first-choice therapies instead of turning to less efficacious, less cost-effective, or more toxic alternatives. However, these are high-complexity and high-risk techniques, which usually need expert teams and allergy-specific techniques (skin testing, in vitro testing, drug provocation testing) to ensure safety, an accurate diagnosis, and personalized management. Unfortunately, there are significant inequalities within and among countries in access to allergy departments with the necessary expertise and resources to offer these techniques and tackle these DHRs optimally. The main objective of this consensus document is to create a great benefit for patients worldwide by aiding allergists to expand the scope of their practice and support them with evidence, data, and experience from leading groups from around the globe. This statement of the Drug Hypersensitivity Committee of the World Allergy Organization (WAO) aims to be a comprehensive practical guide on the technical aspects of implementing acute-onset intravenous hypersensitivity delabeling and RDD for a wide range of drugs. Thus, the manuscript does not only focus on clinical pathways. Instead, it also provides guidance on topics usually left unaddressed, namely, internal validation, continuous quality improvement, creating a healthy multidisciplinary environment, and redesigning care (including a specific supplemental section on a real-life example of how to design a dedicated space that can combine basic and complex diagnostic and therapeutic techniques in allergy)