Métodos de anatomía patológica en el diagnóstico del cáncer de tiroides. Revisión narrativa
Palabras clave:
Cáncer de tiroides; Citología; Sistema Bethesda; Inmunohistoquímica; Mutaciones genéticas; Inteligencia artificialResumen
Introducción: El cáncer de tiroides es la neoplasia endocrina más frecuente, con variantes histológicas de comportamiento y pronóstico diferentes. Identificar el tipo tumoral es fundamental para el manejo quirúrgico y la selección de terapias dirigidas.
Objetivo: Revisar los métodos de anatomía patológica en el diagnóstico del cáncer de tiroides: citología aspirativa con aguja fina (CAAF), histología, inmunohistoquímica, estudios moleculares y su integración con patología digital e inteligencia artificial.
Métodos: Se realizó una revisión narrativa con búsqueda estructurada de la literatura publicada entre enero de 2019 y diciembre de 2025 en PubMed, Scopus y Web of Science. Se incluyeron estudios originales, revisiones, guías y metaanálisis sobre diagnóstico citológico, histológico, inmunohistoquímico o molecular del cáncer de tiroides; se excluyeron reportes de caso aislados y publicaciones sin revisión por pares. Se identificaron 214 registros, 34 duplicados; se seleccionaron 63 artículos y se incluyeron 52 publicaciones.
Resultados: La CAAF con estratificación Bethesda es la primera línea diagnóstica. La histología identifica variantes tumorales y evalúa factores pronósticos. La inmunohistoquímica diferencia tumores foliculares de medulares y confirma variantes agresivas. Los estudios moleculares detectan mutaciones y fusiones genéticas que orientan pronóstico y terapias dirigidas. La integración multimodal permite medicina de precisión. La patología digital e inteligencia artificial mejoran la interpretación morfológica y predicen mutaciones, aunque su validación clínica es limitada.
Conclusiones: El diagnóstico del cáncer de tiroides requiere un enfoque multimodal que combine citología, histología, inmunohistoquímica y análisis molecular, integrados con patología digital e inteligencia artificial para optimizar la estratificación de riesgo y seleccionar terapias dirigidas.
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