Los profesionales del Hospital Virgen del Rocío han estudiado el tratamiento del carcinoma de células de Merkel

Un equipo de dermatólogos, premiado por su estudio sobre oncología cutánea
José Juan Pereyra y Julián Conejo-Mir.


21 sept. 2020 15:15H
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Un equipo de dermatólogos del Hospital Universitario Virgen del Rocío ha sido distinguido con un premio al mejor articulo original de investigación publicado en el año 2019 en la revista Actas Dermosifiliográficas, órgano oficial de la Academia Española de Dermatología y Venereología (AEDV). Estos especialistas han aportado la mayor experiencia de España en el tratamiento del carcinoma de células de Merkel, un tumor de piel agresivo.

La investigación ha sido realizada en los tumores de este tipo diagnosticados y atendidos en el hospital sevillano en los últimos 12 años, un total de 38, siendo la serie más amplia publicada hasta el momento en el país.

Se trata de un tumor con una incidencia extremadamente baja y una alta mortalidad por lo que es difícil recopilar un número elevado de casos. El análisis de esta serie ha permitido identificar factores pronósticos tanto clínicos como del propio tumor que se asocian a una mayor mortalidad.

El equipo investigador está compuesto por María Dañino, José Juan Pereyra, Javier Domínguez, Carmen Pérez y el Julián Conejo-Mir. El servicio de Dermatología del Hospital Universitario Virgen del Rocío, liderado por Conejo-Mir, ha conseguido ser referente nacional e internacional en oncología cutánea y cuenta con una dilatada trayectoria investigadora con varias líneas de investigación en cáncer cutáneo.

En particular, ha resultado un gran mérito su apuesta temprana por la innovación, como la teledermatología, en la que utilizan el diagnóstico digital inmediato por inteligencia artificial. Esta unidad es también un servicio líder en el análisis mediante microscopía confocal multifotón, donde está llevando a cabo tres proyectos internacionales en colaboración con el hospital Memorial Sloan Kettering Cancer Center de Nueva York, así como el diagnóstico automatizado mediante algoritmos de Deep learning como las redes neuronales convolucionales.
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