-El cáncer de ovario (CO) es el tumor ginecológico más letal, lo cual se explica en parte por las metástasis al diagnóstico, la adquisición de quimiorresistencia y las frecuentes recidivas. El subtipo seroso de alto grado (COSAG) es el más frecuente y de peor pronóstico. La sensibilidad de las técnicas de imagen para detectar recurrencias requiere un tamaño >1cm3, implicando millones de células tumorales proliferando. La NETosis es una forma especializada de muerte de los neutrófilos, que genera trampas extracelulares (NETs) compuestas de histonas y ADN y que recientemente se han involucrado en la metástasis, inmunoevasión y trombosis asociada al cáncer. -Nuestra hipótesis es que los NETs inducidos por CO presentan características moleculares específicas para optimitzar la interacción con las células de CO diseminadas, contribuyendo a la progresión tumoral. Así, la comprensión del mecanismo molecular subyacente serviría para diseñar un dispositivo de detección temprana de recurrencias cuya eficacia se probará in vitro e in vivo (modelo murino). También planteamos la hipótesis de que los biomarcadores de NETosis permitirían distinguir pre-quirúrgicamente a las pacientes COSAG de otros tipos de CO, reduciendo la carga psicológica, económica y las pruebas complementarias secundarias al manejo de sospecha de COSAG. -El estudio incluye dos cohortes de pacientes (COSAG avanzado, otros tumores ováricos malignos y benignos) y mujeres control: retrospectiva (n=70 y n=30, respectivamente) y prospectiva (n=230 y n=60, respectivamente). Nuestro equipo es multidisciplinar, multicéntrico e internacional, compuesto mayormente por investigadoras, con 2 hospitales de referencia (CHGUV y HGUC) y 4 centros de investigación (FIHGUV, IIS La Fe y UPV, Valencia, WWU, U. Münster (Alemania).

cáncer de ovario avanzado
diagnóstico
recidiva
algoritmo ROMA
trampas extracelulares de neutrófilos
dispositivo de detección temprana de recidivas “M-NET capture”
cáncer de ovario seroso de alto grado
caracterización molecular
modelo murino

Acción Estratégica en Salud (AES)