Revista de bioanálisis y biomedicina

La llegada de la medicina de precisión ha revolucionado la oncología al prometer estrategias terapéuticas personalizadas basadas en las características individuales de los pacientes. Un aspecto central de este avance es la integración de datos multiómicos (genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica), que proporcionan una comprensión integral de los fundamentos moleculares del cáncer. Este estudio explora la integración de algoritmos de aprendizaje automático para el modelado predictivo de la respuesta a los medicamentos en pacientes con cáncer utilizando un enfoque multiómico. Al aprovechar técnicas computacionales avanzadas y vastos conjuntos de datos multiómicos, la investigación tiene como objetivo mejorar la precisión y la eficacia de la predicción de las respuestas específicas del paciente a los tratamientos contra el cáncer, facilitando así la medicina personalizada. Los desafíos clave, como la heterogeneidad del cáncer, la alta dimensionalidad de los datos y la integración de tipos de datos dispares, se abordan mediante el aprendizaje multivista, los marcos de integración de datos y las estrategias de fusión de características. Se emplean métodos de IA explicables para interpretar los modelos y descubrir posibles biomarcadores y objetivos terapéuticos. El objetivo final es desarrollar un marco de modelado predictivo para uso clínico, orientando las decisiones de tratamiento y mejorando los resultados de los pacientes.

La enfermedad inflamatoria intestinal (EII) abarca las afecciones inflamatorias crónicas del tracto gastrointestinal, incluida la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa. Estudios recientes sugieren que el microbioma intestinal desempeña un papel crucial en la patogénesis de la EII. Este estudio tiene como objetivo explorar la firma del microbioma intestinal en pacientes con EII a través del análisis metagenómico y el perfil funcional. Utilizando secuenciación de alto rendimiento, caracterizamos las comunidades microbianas e identificamos alteraciones significativas en el microbioma de los pacientes con EII en comparación con los controles sanos. El perfil funcional reveló vías metabólicas clave y funciones microbianas asociadas con los estados patológicos. Estos hallazgos brindan información sobre las contribuciones microbianas a la EII y los posibles objetivos para la intervención terapéutica.

El brote del virus del Zika ha planteado importantes desafíos para la salud mundial, lo que ha hecho necesario el desarrollo de herramientas de diagnóstico rápidas y precisas. Este estudio presenta el desarrollo de una prueba de diagnóstico en el punto de atención para la infección por el virus del Zika utilizando la tecnología CRISPR-Cas12a. Aprovechando la capacidad específica y robusta de focalización de CRISPR-Cas12a, diseñamos una plataforma de diagnóstico capaz de detectar el ZIKV con alta sensibilidad y especificidad. El ensayo demostró un límite de detección comparable a los métodos de laboratorio existentes, pero con la ventaja de obtener resultados más rápidos y requisitos mínimos de equipo. Esta prueba de diagnóstico basada en CRISPR-Cas12a ofrece una solución prometedora para la detección oportuna y eficaz del ZIKV, especialmente en entornos con recursos limitados.

El cáncer de próstata sigue siendo una de las principales causas de muerte por cáncer entre los hombres, lo que hace necesario el desarrollo de herramientas de diagnóstico más precisas. Este estudio tuvo como objetivo identificar y caracterizar nuevos biomarcadores para el diagnóstico del cáncer de próstata mediante proteómica basada en espectrometría de masas. Se analizaron muestras de suero de pacientes con cáncer de próstata y controles sanos, lo que condujo a la identificación de varias proteínas expresadas de manera diferencial entre los dos grupos. Estos hallazgos se validaron mediante proteómica dirigida, lo que destaca su posible utilidad en el diagnóstico clínico. Nuestros resultados demuestran la eficacia de la proteómica basada en espectrometría de masas para descubrir nuevos biomarcadores, lo que ofrece la promesa de mejorar el diagnóstico del cáncer de próstata.