{"id":106370,"date":"2025-05-15T11:56:30","date_gmt":"2025-05-15T10:56:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iispv.cat\/un-estudio-profundiza-en-la-mejora-de-la-deteccion-y-seguimiento-de-la-enfermedad-del-higado-graso-en-fase-avanzada\/"},"modified":"2025-05-16T08:13:31","modified_gmt":"2025-05-16T07:13:31","slug":"un-estudio-profundiza-en-la-mejora-de-la-deteccion-y-seguimiento-de-la-enfermedad-del-higado-graso-en-fase-avanzada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iispv.cat\/es\/un-estudio-profundiza-en-la-mejora-de-la-deteccion-y-seguimiento-de-la-enfermedad-del-higado-graso-en-fase-avanzada\/","title":{"rendered":"Un estudio profundiza en la mejora de la detecci\u00f3n y seguimiento de la enfermedad del h\u00edgado graso en fase avanzada"},"content":{"rendered":"\n

El trabajo incluye una serie de estudios que alcanzan 483 muestras de h\u00edgado y 169 de suero y plasma<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Un estudio aborda la investigaci\u00f3n de nuevos marcadores biol\u00f3gicos no invasivos para la detecci\u00f3n y seguimiento de la afectaci\u00f3n conocida como h\u00edgado graso<\/strong> en la fase avanzada, que se denomina MASH (Metabolic dysfunction-associated steatohepatitis<\/em>). Se trata de una de las formas preocupantes de la enfermedad hep\u00e1tica asociada a la disfunci\u00f3n metab\u00f3lica. El estudio, que se titula Uncovering hepatic transcriptomic and circulating proteomic firmas in MASH: A meta-analysis and machine learning-based biomarker Discovery<\/em>, ha sido impulsado por el Grup d’Estudi en Malalties Metab\u00f2liques Associades a la Insulin-Resist\u00e8ncia (GEMMAIR), liderado por la Universitat Rovira i Virgili (URV), con la participaci\u00f3n del Institut d’Investigaci\u00f3 Sanit\u00e0ria Pere Virgili (IISPV), y por la jefa del Servei de Medicina Interna del Hospital Universitari Joan XXIII y profesora titular de la URV, Teresa Auguet. El proyecto, publicado recientemente en la revista Computers in Biology and Medicine<\/em><\/a>, representa un paso adelante para la medicina de precisi\u00f3n aplicada a las enfermedades hep\u00e1ticas metab\u00f3licas, porque a trav\u00e9s de un an\u00e1lisis de datos espec\u00edficos del h\u00edgado y de muestras circulantes se han encontrado<\/strong> rasgos identificativos que pueden distinguir un paciente con MASH<\/strong>, que en un estadio severo puede llegar a traducirse en problemas m\u00e1s graves, como por ejemplo cirrosis hep\u00e1tica. Adem\u00e1s, los estudios en muestras de h\u00edgado nos pueden ayudar a encontrar dianas terap\u00e9uticas.<\/p>\n\n\n\n

Cabe destacar que el h\u00edgado graso pueden sufrirlo pacientes sin ser conscientes, puesto que los s\u00edntomas en una fase temprana son menores o inexistentes<\/strong>. Por esta raz\u00f3n, desde el grupo de investigaci\u00f3n con el estudio ponen en valor la importancia de una detecci\u00f3n mejorada.<\/p>\n\n\n\n

En cuanto al m\u00e9todo empleado en el trabajo, se revis\u00f3 de forma sistem\u00e1tica una serie de datos y se recuperaron siete estudios, los cuales alcanzaban 483 muestras de h\u00edgado y 169 muestras de suero y plasma, respectivamente<\/strong>. Adem\u00e1s, el desarrollo del proyecto se gestion\u00f3 a trav\u00e9s de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning<\/em>), que permite identificar marcadores biol\u00f3gicos espec\u00edficos de la enfermedad, utilizando ratios de prote\u00ednas biol\u00f3gicamente significativas.<\/p>\n\n\n\n

Herramienta potencial para el diagn\u00f3stico<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Este modelo de Machine Learning<\/em><\/strong> se ha convertido en una herramienta potencial para el diagn\u00f3stico de la enfermedad <\/strong>en fase de MASH. Hace falta una mayor refinaci\u00f3n y validaci\u00f3n, aun as\u00ed, con muestras m\u00e1s amplias para generalizar estos resultados. Este enfoque puede tener un gran impacto en el abordaje cl\u00ednico de la MASH, beneficiando as\u00ed una estratificaci\u00f3n m\u00e1s cuidadosa del total de pacientes atendidos, evitando biopsias hep\u00e1ticas. Incluso, facilitando un abordaje con un tratamiento personalizado, puesto que el estudio en las muestras hep\u00e1ticas puede ayudar a evidenciar posibles dianas terap\u00e9uticas. Con el proyecto, el grupo de investigaci\u00f3n quiere allanar el terreno para que se generen otras investigaciones, con datos m\u00e1s extensos.<\/p>\n\n\n\n

Referencia bibliogr\u00e1fica:\u00a0<\/strong>Elena Cristina Rusu, Helena Clavero-Mestres, Mario S\u00e1nchez-\u00c1lvarez, Marina Veciana-Molins, Laia Bertran, Pablo Monfort-Lanzas, Carmen Aguilar, Javier Camaron, Teresa Auguet. Uncovering hepatic transcriptomic and circulating proteomic signatures in MASH: A meta-analysis and machine learning-based biomarker discovery, Computers in Biology and Medicine. DOI:\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.compbiomed.2025.110170.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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