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1.
São Paulo; s.n; 2010. 103 p. ilus.
Thesis in Portuguese | LILACS, Inca | ID: lil-667419

ABSTRACT

A tireoidectomia é o método de escolha para o tratamento dos tumores malignos da tireoide. Considerando que a maioria dos nódulos tireoideanos é benigna (95% dos casos), a precisão no diagnóstico é fundamental para evitar cirurgias diagnósticas. O principal método utilizado na análise pré-operatória de nódulos tireoideanos é a citologia de material obtido por PAAF (Punção Aspirativa por Agulha Fina), que apresenta excelente precisão no diagnóstico de carcinomas anaplásicos, medulares e papilíferos. No entanto, a citologia de material obtido por PAAF não é capaz de diferenciar o adenoma (nódulo benigno) do carcinoma folicular, uma vez que é a invasão da cápsula pelas células tumorais que os distingue. Para detectar a invasão capsular, é necessário realizar cortes histológicos de todo o nódulo, o que só pode ser realizado após remoção total da lesão. Como medida diagnóstica, quando o diagnóstico por PAAF é inconclusivo e, diante da possibilidade de diagnóstico de um carcinoma folicular e consequentes metástases, o paciente geralmente é submetido à tireoidectomia total. Como apenas 30% das lesões foliculares com diagnóstico inconclusivo representam lesões malignas, um método com maior precisão no diagnóstico diferencial de adenoma e carcinoma foliculares poderia evitar 70% das tireoidectomias nestes pacientes. Em estudo anterior, utilizando a técnica de microarranjos de cDNA, nosso grupo identificou 14 trios de genes que foram capazes de distinguir precisamente amostras de adenoma e carcinoma folicular. O presente trabalho teve como objetivo principal a validação destes classificadores, através da mesma técnica, para que possam ser empregados no diagnóstico diferencial destas lesões. Foram testadas 14 amostras de RNA extraídas por punção pré ou pós cirúrgicas de nódulos com diagnóstico histopatológico de adenoma ou carcinoma folicular. ...


Subject(s)
Humans , Adenocarcinoma, Follicular , Validation Studies as Topic , Gene Expression Profiling
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