A. Introducción:

A1. El diario de una biopsia (11’). Imprescindible para quien no sea patólogo/a; cuenta cómo es el camino diagnóstico de una muestra, desde que llega a Anatomía Patológica hasta que se diagnostica.

B. Inmunohistoquímica (IHQ)

B1. Un vídeo sencillo, opcional, para quien quiera iniciarse en entender qué es la IHQ  (32’)

B2. Curr Hem Rep 2019 Immunohistochemistry Innovations for Diagnosis and Tissue-Based. Algunos desarrollos actuales de la IHQ, sobre todo en neoplasias hematológicas. [ver documento]

B3. Clin Canc Res 2018 validation of IHC assays for clinical trial biomarkers. El artículo cuenta, entre otras cosas,  qué retos tiene la validación de un test de inmunohistoquímica antes de poder ser usado en un ensayo clínico. [ver documento]

C. Hibridación in situ con fluorescencia

C1. Un video sencillo (4’), que explica qué quiere decir hibridación in situ

C2. Un vídeo sencillo (3’) para quien quiera saber qué es la hibridación in situ con fluorescencia (FISH)  (3’)

C3. J Pathol 2017 Fluorescence in situ hybridization in surgical pathology. Una revisión interesante sobre las aplicaciones de la FISH, especialmente en patología neoplásica. [ver documento]

C4. Diagn Pathol 2021 Digitalized FISH. Para quien esté interesado en implementar la digitalización de la FISH, describe la experiencia de los autores sobre dos sistemas diferentes de organización del trabajo, sus pros y contras. [ver documento]

D. Patología digital e inteligencia artificial (IA)

D1. Un poco de nomenclatura: Machine learning vs Deep learning http://blog.bismart.com/diferencia-machine-learning-deep-learning

D2. Mod Pathol 2021 Digital pathology and artificial intelligence in translational and clinical practice. Este artículo es una buena introducción general acerca de lo que supone la patología digital para el diagnóstico y el pronóstico, sus ventajas e inconvenientes. También incluye una sección acerca de aplicaciones a la investigación. [ver documento]

D3. J Pathol informatics 2018 Artificial Intelligence and Digital Pathology. Este artículo se ha quedado ya un poco antiguo, pero es un clásico en esta área y está interesante para quien quiera profundizar sobre las barreras y las posibilidades de la patología digital. [ver documento]

D4. Cancer Medicine 2020 The artificial intelligence‐assisted cytology diagnostic system in large‐scale. Este artículo relata la aplicación de la IA al cribado primario de cáncer de cérvix mediante citología ginecológica en una región muy extensa de un país de nivel de renta intermedio. [ver documento]

D5. J Pathol 2022 Artificial intelligence to identify genetic alterations in conventional histopathology. Este artículo, que en el momento de preparar estos materiales acaba de ser aceptado, pero aún no está maquetado, cuenta cómo la IA, aplicada a las técnicas de hematoxilina-eosina, podría servir como cribado previo a la realización de técnicas de análisis genómico en neoplasias. [ver documento]