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Systems prediction of Chronic Lung Allograft Dysfunction

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Predicción de los resultados del trasplante de pulmón

Unos científicos europeos desarrollaron una herramienta matemática novedosa de aplicación clínica capaz de interpretar una característica molecular distintiva específica y predecir el resultado de los trasplantes de pulmón (TP).

Salud

A menudo la única opción terapéutica para los pacientes con insuficiencia respiratoria crónica es el TP. Sin embargo, estas intervenciones pueden causar disfunción crónica alográfica de pulmón (CLAD), una afección que se caracteriza por trastornos de la ventilación obstructivos y restrictivos en casi el 50 % de los pacientes. Para su tratamiento, es necesario administrar fármacos inmunosupresores o incluso proceder a un nuevo trasplante. Una predicción precoz de la CLAD mejoraría el pronóstico puesto que permitiría aplicar intervenciones novedosas. Por ello, el equipo del proyecto SYSCLAD (Systems prediction of chronic lung allograft dysfunction), financiado con fondos europeos, se propuso identificar características distintivas moleculares y clínicas que permitan predecir la CLAD y un modelo informático de los mecanismos de la enfermedad para interpretar y validar los datos moleculares. De esta manera se acelerará el diagnóstico y se procederá a una pronta intervención antes de la aparición de daños graves en el órgano. En el estudio participan más de cuatrocientos pacientes y se analizaron sus muestras mediante técnicas transcriptómicas, proteómicas y de secuenciación en momentos específicos. Los datos obtenidos se introdujeron en un modelo matemático junto con la información clínica a fin de identificar características distintivas de cada subfenotipo de CLAD. Estos fenotipos procedían de la expresión diferencial de genes y proteínas así como de patrones específicos de la composición de microbiota pulmonar e inflamación alveolar. En SYSCLAD se combinó la biología de sistemas y el estudio de fenómenos clínicos para crear un modelo eficaz de los mecanismos de CLAD. El modelo informático creado es capaz de interpretar información clínica y molecular y predecir de forma precisa los receptores de un TP con riesgo de sufrir CLAD tres años después del trasplante. Dada la baja supervivencia de los pacientes diagnosticados de CLAD, esta herramienta debería acelerar la intervención necesaria y mejorar el desenlace clínico de los TP antes de que la actividad pulmonar se pierda por completo.

Palabras clave

Trasplante de pulmón, herramienta matemática, CLAD, modelo biología de sistemas

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