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Title: Desarrollo de un Modelo de Xenoinjerto Tumoral con la Línea Celular de Cáncer de Próstata LNCaP en Ratones Atímicos
Authors: Mancilla Galicia, Gabriela
Asesor(es): Cabeza Salinas, Marisa
Keywords: Xenoinjertos
Cáncer de próstata
Modelo animal
LNCaP
Licenciatura
Química Farmacéutica Biológica
Issue Date: 2025
Publisher: Universidad Autónoma Metropolitana. Unidad Xochimilco
Abstract: 
El cáncer de próstata metastásico es una de las principales causas de mortalidad masculina a nivel mundial. En la actualidad, uno de los mayores desafíos en su investigación es la limitada disponibilidad de modelos experimentales que representen con precisión la progresión de la enfermedad, lo que dificulta el desarrollo de nuevos tratamientos. Si bien existen pocos modelos preclínicos bien caracterizados, los xenoinjertos de líneas celulares humanas en ratones inmunodeficientes se han convertido en una herramienta fundamental en la investigación oncológica. El presente estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de crecimiento tumoral mediante el xenoinjerto de la línea celular LNCaP en ratones atímicos (nu/nu), evaluando dos enfoques de implantación: ortotópica, mediante la inyección directa de células LNCaP suspendidas en Matrigel® en la próstata; y heterotópica, mediante la inserción subcutánea de esponjas hemostáticas de gelatina (Surgispon®) cargadas con células. Los resultados revelaron diferencias entre ambos enfoques. La implantación ortotópica no indujo crecimiento tumoral (0% de incidencia) y presentó una mortalidad del 33%, atribuida probablemente a la complejidad del procedimiento quirúrgico y localización anatómica del injerto. En contraste, la implantación heterotópica logró inducir crecimiento tumoral en el 17% de los ratones, tanto adultos como jóvenes, observándose un mayor volumen tumoral en los adultos. Estos hallazgos evidencian que factores como la densidad celular, la agresividad intrínseca de la línea celular, el tipo de matriz extracelular empleada y las características fisiológicas del hospedero influyen determinantemente en la eficiencia del modelo.
URI: https://repositorio.xoc.uam.mx/jspui/handle/123456789/52884
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