Evitar el daño óseo en pacientes con cáncer de mama, nuevo reto terapéutico ligado a la supervivencia
En comparación con la de hace dos décadas, la supervivencia de las pacientes con cáncer de mama es hoy en día muy superior. Se trata de un escenario muy esperanzador que también conlleva nuevos factores a considerar: el incremento de las enfermedades crónicas o la posible pérdida de masa ósea asociada a los tratamientos.
En las últimas semanas ha surgido abundante evidencia científica relacionada con el nuevo coronavirus SARS-CoV-2 a raíz de la pandemia que ha afectado a todo el mundo. Pero también, en este periodo, han aparecido estudios desligados de este virus y centrados en enfermedades, como las oncológicas, que siguen formando parte ... + leer más
Artículos relacionados
La osteoporosis en pacientes con cáncer de mama se puede prevenir
Las pacientes con cáncer de mama tienen un gran riesgo de sufrir pérdida de masa ósea, además la aparición de osteoporosis sigue aumentando en personas con esta enfermedad. + leer más
La innovación en salud protagoniza la nueva web corporativa de Faes Farma
La nueva web invita a explorar su historia, sus áreas de negocio, su dedicación a la investigación, desarrollo e innovación (I+D+i), junto a su compromiso con la sostenibilidad y el desarrollo sostenible. + leer más
Examinan el potencial del lasofoxifeno en un modelo de cáncer de mama resistente al letrozol
Los resultados de un estudio in vivo subrayan la superioridad de este fármaco frente fulvestrant, así como su actividad sobre las metástasis óseas, en combinación con palbociclib. + leer más
Se estabilizan los casos de osteoporosis en España en los últimos años
Desde 2019 las cifras superan los 1,4 millones de afectados, pero se mantienen estables + leer más
El cáncer de mama afecta más a las mujeres mayores de 75 años
Se calcula una media de 115 fallecimientos por cada cien mil habitantes en 2022. + leer más
La IA se muestra prometedora en la detección de osteoporosis
Los modelos de aprendizaje profundo han ganado terreno por su capacidad para imitar redes neuronales humanas y encontrar tendencias dentro de grandes conjuntos de datos sin estar programados específicamente para hacerlo. En este caso, se ha desarrollado un nuevo algoritmo de aprendizaje profundo para predecir el riesgo de osteoporosis. + leer más