Mejora de la fiabilidad de los biobancos de tumores de próstata con una técnica de muestreo y caracterización histológica mejoradas

Nuestra investigación se centra en mejorar la metodología para obtener muestras de tejido de cáncer de próstata de alta calidad. Aborda desafíos como la heterogeneidad genética intratumoral, la multifocalidad y la caracterización molecular precisa de los focos tumorales en la investigación del cáncer de próstata. Los biobancos son una práctica impulsada por la tecnología que recolecta, procesa y almacena sistemáticamente muestras biológicas.

La integración de estas tecnologías permite la generación de un amplio conjunto de datos a partir de muestras de cáncer de próstata bien caracterizadas, lo que fomenta la colaboración, mejora la investigación, la fiabilidad y ayuda en el desarrollo de medicina personalizada y estrategias para los pacientes con cáncer de próstata. La patología se enfrenta a varios cambios experimentales, como la heterogeneidad intratumoral, la estandarización histopatológica, la integración de datos moleculares, los procesos intensivos de laboratorio y el análisis cuantitativo del clima para el análisis automatizado de imágenes electrónicas. Abordar estos problemas requiere avances tecnológicos continuos, iniciativas de estandarización, colaboraciones interdisciplinarias y mejores métodos experimentales y computacionales.

El protocolo maneja la toma de muestras tumorales de manera eficiente y precisa. Integra datos de imágenes y biopsias para una localización precisa. Ofrece información histopatológica en tiempo real, reduce los costos y el tiempo, mejora la calidad de la muestra y minimiza todo el tiempo de isquemia.

Esto aborda los desafíos críticos en la investigación histopatológica del cáncer de próstata. Nuestro protocolo puede transformar la investigación del cáncer de próstata al mejorar la comprensión del tumor y los datos histopatológicos, mejorar los biobancos, fomentar la colaboración y permitir la medicina personalizada. El biobanco longitudinal revela cambios temporales, aclarando la progresión de la enfermedad y las respuestas al tratamiento, interactuando con múltiples datos, descubre nervios moleculares y nuevos biomarcadores para el cáncer de próstata.