Actividad génica predice progresión de enfermedad autoinmune
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 11 Jan 2017 |

Imagen: Una histopatología de un espécimen de una biopsia de perforada en un paciente con esclerosis sistémica (Fotografía cortesía del Dr. Soumya Chatterjee, MD, MS, FRCP).
Se ha diseñado una nueva herramienta de diagnóstico para una enfermedad autoinmune rara y mortal llamada esclerosis sistémica que afecta a la piel y los órganos internos; la enfermedad afecta a unas 100.000 personas en los EUA.
La causa de la esclerosis sistémica (SSc) es desconocida, y no hay medicamentos aprobados para tratarla. A muchos pacientes se les administran fármacos que están aprobados para uso en otras enfermedades, pero cada medicamento es clínicamente eficaz en sólo una fracción de los pacientes. Para averiguar si un paciente está respondiendo al tratamiento, los clínicos usan una prueba llamada puntuación de piel de Rodnan modificada (mRSS), en la que un médico pellizca la piel para ver qué tan gruesa es.
Científicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford (CA, EUA) y otras seis instituciones, realizaron un análisis integrado multi-cohorte de los datos del transcriptoma de SSc, a través de siete conjuntos de datos de seis centros compuestos por 515 muestras. Los investigadores utilizaron 158 muestras de piel de pacientes con SSc y de controles sanos, reclutados en dos centros como cohorte de descubrimiento e identificaron una firma de expresión, de 415 genes, específica para la SSc y validaron su capacidad para diferenciar a los pacientes con SSc de los controles sanos en 357 muestras de piel adicionales provenientes de cinco cohortes independientes.
Los investigadores definieron la puntuación de severidad de la piel en la SSc (4S). Para todas las cohortes de SSc de muestras de biopsia de piel analizadas en el estudio, el puntaje 4S se correlacionó significativamente con el mRSS, lo que permite la cuantificación objetiva de la gravedad de la enfermedad SSc. Utilizando los datos del transcriptoma del ensayo longitudinal más grande de los pacientes de SSc, hasta la fecha, mostraron que 4S les permitió monitorizar objetivamente a los pacientes con SSc individuales, con el tiempo. La prueba 4S aplicada al conjunto preexistente de datos del paciente podía diferenciar a los pacientes que estaban mejorando de los que no lo estaban, 12 meses después de que su tratamiento comenzó. En contraste, la prueba del pellizco de la piel de los médicos del mismo conjunto de datos tomó 24 meses para identificar, que los pacientes estaban mejorando. El estudio también descubrió una señal de actividad génica que sugiere la participación de los receptores del factor de crecimiento epidérmico en la enfermedad.
Purvesh Khatri, PhD, profesor asistente de medicina y autor principal del estudio, dijo: “Los datos de toda la piel sana caían dentro de una burbuja, mientras que todos los datos para los pacientes de esclerodermia se superponen entre sí y lo que era realmente genial era que podíamos predecir a nivel individual cuales de los pacientes iban a mejorar o empeorar”. El estudio fue publicado el 22 de diciembre de 2016 en la revista JCI Insight.
Enlace relacionado:
Stanford University School of Medicine
La causa de la esclerosis sistémica (SSc) es desconocida, y no hay medicamentos aprobados para tratarla. A muchos pacientes se les administran fármacos que están aprobados para uso en otras enfermedades, pero cada medicamento es clínicamente eficaz en sólo una fracción de los pacientes. Para averiguar si un paciente está respondiendo al tratamiento, los clínicos usan una prueba llamada puntuación de piel de Rodnan modificada (mRSS), en la que un médico pellizca la piel para ver qué tan gruesa es.
Científicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford (CA, EUA) y otras seis instituciones, realizaron un análisis integrado multi-cohorte de los datos del transcriptoma de SSc, a través de siete conjuntos de datos de seis centros compuestos por 515 muestras. Los investigadores utilizaron 158 muestras de piel de pacientes con SSc y de controles sanos, reclutados en dos centros como cohorte de descubrimiento e identificaron una firma de expresión, de 415 genes, específica para la SSc y validaron su capacidad para diferenciar a los pacientes con SSc de los controles sanos en 357 muestras de piel adicionales provenientes de cinco cohortes independientes.
Los investigadores definieron la puntuación de severidad de la piel en la SSc (4S). Para todas las cohortes de SSc de muestras de biopsia de piel analizadas en el estudio, el puntaje 4S se correlacionó significativamente con el mRSS, lo que permite la cuantificación objetiva de la gravedad de la enfermedad SSc. Utilizando los datos del transcriptoma del ensayo longitudinal más grande de los pacientes de SSc, hasta la fecha, mostraron que 4S les permitió monitorizar objetivamente a los pacientes con SSc individuales, con el tiempo. La prueba 4S aplicada al conjunto preexistente de datos del paciente podía diferenciar a los pacientes que estaban mejorando de los que no lo estaban, 12 meses después de que su tratamiento comenzó. En contraste, la prueba del pellizco de la piel de los médicos del mismo conjunto de datos tomó 24 meses para identificar, que los pacientes estaban mejorando. El estudio también descubrió una señal de actividad génica que sugiere la participación de los receptores del factor de crecimiento epidérmico en la enfermedad.
Purvesh Khatri, PhD, profesor asistente de medicina y autor principal del estudio, dijo: “Los datos de toda la piel sana caían dentro de una burbuja, mientras que todos los datos para los pacientes de esclerodermia se superponen entre sí y lo que era realmente genial era que podíamos predecir a nivel individual cuales de los pacientes iban a mejorar o empeorar”. El estudio fue publicado el 22 de diciembre de 2016 en la revista JCI Insight.
Enlace relacionado:
Stanford University School of Medicine
Últimas Patología noticias
- Modelo de IA predice eficazmente resultados de pacientes con cáncer de pulmón
- Modelo de IA predice respuesta al tratamiento del cáncer de vejiga
- Nuevo método basado en láser acelera diagnóstico del cáncer
- Nuevo modelo de IA predice efectos de variantes genéticas en enfermedades específicas
- Herramienta de IA diagnostica enfermedad celíaca en imágenes de biopsia con precisión superior al 97%
- Condiciones preanalíticas influyen en estabilidad de microARN libres de células en muestras de plasma sanguíneo
- Sistema de cultivo celular 3D podría revolucionar diagnóstico del cáncer
- Técnica indolora mide concentraciones de glucosa en solución y tejido mediante ondas sonoras
- Prueba cutánea mejora diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas raras y debilitantes
- Uromodulina sérica podría indicar lesión renal aguda en pacientes con COVID-19
- Modelo de IA revela edad biológica real con cinco gotas de sangre
- Herramienta de IA pionera visualiza la "red social" de las células para tratar el cáncer
- Prueba diagnostica tumores cerebrales infantiles de alto riesgo
- Dispositivo microfluídico evalúa adherencia de células tumorales para predecir propagación del cáncer
- Nueva herramienta de IA mejora métodos anteriores para identificar cáncer colorrectal en muestras de tejido
- Técnica predice tumores agresivos antes de que hagan metástasis
Canales
Química Clínica
ver canal
Nanotubos de carbono ayudan a construir sensores precisos para monitoreo continuo de la salud
Los sensores actuales pueden medir diversos indicadores de salud, como los niveles de glucosa en sangre. Sin embargo, es necesario desarrollar materiales para sensores más precisos y sensibles que... Más
Dispositivo basado en papel mejora la precisión de prueba del VIH
En las regiones donde el acceso a las clínicas para realizar análisis de sangre rutinarios presenta obstáculos financieros y logísticos, los pacientes con VIH pueden recolectar... MásDiagnóstico Molecular
ver canal
Primera prueba que utiliza microARN para predecir toxicidad de terapia contra el cáncer
Muchos hombres con cáncer de próstata en etapa temprana reciben radioterapia corporal estereotáctica (RTCE), un tratamiento de radiación de alta precisión que se completa... Más
Ensayo basado en células proporciona detección sensible y específica de autoanticuerpos en desmielinización
Los anticuerpos anti-glicoproteína asociada a la mielina (MAG) sirven como marcadores de un trastorno desmielinizante autoinmune que afecta al sistema nervioso periférico y provoca deterioro sensorial.... MásHematología
ver canal
Nuevo sistema de puntuación predice riesgo de cáncer a partir de un trastorno sanguíneo común
La citopenia clonal de significado incierto (CCSI) es un trastorno sanguíneo común en adultos mayores, caracterizado por mutaciones en las células sanguíneas y un recuento ... Más
Prueba prenatal no invasiva para determinar estado RhD del feto es 100 % precisa
En los Estados Unidos, aproximadamente el 15 % de las embarazadas son RhD negativas. Sin embargo, en aproximadamente el 40 % de estos casos, el feto también es RhD negativo, lo que hace innecesaria la... MásInmunología
ver canal
Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino
El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más
Análisis de sangre con aprendizaje automático predice respuesta a inmunoterapia en pacientes con linfoma
La terapia de células T con receptores de antígenos quiméricos (CAR) se ha convertido en uno de los avances recientes más prometedores en el tratamiento de los cánceres... MásMicrobiología
ver canal
Método basado en IA mejora diagnóstico de infecciones resistentes a fármacos
Las infecciones resistentes a los medicamentos, en particular las causadas por bacterias mortales como la tuberculosis y el estafilococo, se están convirtiendo rápidamente en una emergencia... Más
Innovadora tecnología disgnóstica identifica infecciones bacterianas con precisión de casi 100 % en tres horas
La identificación rápida y precisa de microbios patógenos en muestras de pacientes es esencial para el tratamiento eficaz de enfermedades infecciosas agudas, como la sepsis.... MásTecnología
ver canal
Dispositivo microfluídico Dolor en un Chip determina tipos de dolor crónico desde muestras de sangre
El dolor crónico es una afección generalizada que sigue siendo difícil de controlar, y los métodos clínicos existentes para su tratamiento se basan en gran medida en... Más
Innovador sensor fluorométrico sin etiquetas permite detección más sensible del ARN viral
Los virus representan un importante riesgo para la salud mundial, como lo demuestran las recientes pandemias, lo que hace que la detección e identificación tempranas sean esenciales para... MásIndustria
ver canal
Cepheid y Oxford Nanopore se unen para desarrollar soluciones con secuenciación automatizada
Cepheid (Sunnyvale, CA, EUA), una empresa líder en diagnóstico molecular, y Oxford Nanopore Technologies (Oxford, Reino Unido), la empresa detrás de una nueva generación de... Más