Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
PURITAN MEDICAL

Deascargar La Aplicación Móvil




Identifican personas con alto riesgo de desarrollar artritis reumatoide

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 05 Nov 2013
Un nuevo método identifica a las personas con riesgo alto de desarrollar artritis reumatoide, usando una prueba de sangre simple y la información acerca de sus hábitos de fumar.

La nueva técnica de modelado de predicción por computador, les permite a los investigadores combinar tanto los factores de riesgo genéticos como ambientales para calcular el riesgo, de por vida, de que un individuo desarrolle esta enfermedad. Según el investigador principal del estudio, el Dr. Ian Scott, del departamento de genética y medicina molecular en el King’s College de Londres, esta nueva técnica de modelado de predicción también puede identificar a las personas en riesgo de desarrollar artritis reumatoide a una edad más joven.

“Esta técnica nueva de modelado de predicción mediante computador nos permite calcular el riesgo de que una persona desarrolle artritis reumatoide durante toda su vida a partir del uso de marcadores genéticos de un único análisis de sangre y la información acerca de sus hábitos de fumar”, explicó el Dr. Scott.

“Espero que, a medida que entendamos mejor los factores de riesgo para la artritis reumatoide, nuestro método de modelado de predicción pueda ser utilizado para detectar personas con esta enfermedad antes de que desarrollen síntomas. Este es un importante primer paso para tratar de desarrollar formas de prevenir la aparición de la artritis reumatoide”.

“Dentro de la población en general, hay pocos individuos que tienen un riesgo aumentado de importancia clínica, que son susceptibles de ser identificados mediante este método. Pero la detección selectiva de personas ya en mayor riesgo de artritis reumatoide, como los familiares de los pacientes, podría identificar a suficientes personas de alto riesgo para permitirles a los investigadores buscar formas de prevenir que la artritis reumatoide se desarrolle”.

Los individuos clasificados como de alto riesgo, utilizando la información del gen más importante asociado con la artritis reumatoide (el gen HLA-DRB1), son más propensos a desarrollar la artritis reumatoide a una edad más joven. Podrían ser monitorizados para detectar signos tempranos de la enfermedad. El tratamiento precoz de la artritis reumatoide, antes de que ocurra un daño significativo de las articulaciones, aumenta la posibilidad para el individuo de entrar en remisión (sin dolor o inflamación articular), después del tratamiento.

La identificación de personas con un riesgo muy alto de desarrollar artritis reumatoide también puede suministrar un mejor entendimiento de los cambios en el sistema inmune del cuerpo que conducen a la artritis reumatoide. Esto puede conducir al desarrollo de tratamientos nuevos para la fase más temprana de la enfermedad.

La artritis reumatoide es una enfermedad autoinmune que causa dolor e inflamación de las articulaciones. Afecta alrededor de 400.000 personas en el Reino Unido y, actualmente, es incurable. Se conocen muchos factores que contribuyen al riesgo individual de desarrollar artritis reumatoide. Estos se dividen en dos categorías: factores genéticos heredados (se han identificado 46 factores de riesgo genéticos que aumentan el riesgo de que un individuo desarrolle artritis reumatoide) y los así llamados factores “ambientales” como el tabaquismo.

La técnica nueva, basada en computador, de modelado de predicción, les permite a los investigadores combinar tanto los factores de riesgo genéticos como ambientales para calcular el riesgo, durante la vida de un individuo, de desarrollar esta enfermedad.

De acuerdo con el investigador principal del estudio, el Dr. Ian Scott del Departamento de Genética y Medicina Molecular en el King’s College de Londres (Reino Unido), esta técnica de modelado nuevo de predicción también puede identificar a las personas en riesgo de desarrollar la artritis reumatoide a una edad menor. “Dentro de la población general, hay pocos individuos con un aumento significativo de riesgo clínico que tienen probabilidad de ser identificados con este método. Pero los programas de detección dirigidos a personas que ya tienen un riesgo alto de artritis reumatoide, como los parientes de los pacientes, podría identificar a suficientes personas de alto riesgo para permitirles a los investigadores buscar formas de prevenir que la artritis reumatoide se desarrolle”. Esta investigación fue publicada en PLoS Genetics en septiembre de 2013.

Los individuos clasificados como de alto riesgo, usando la información del gen más importante asociado con la artritis reumatoide (el gen HLA-DRB1) tienen más probabilidad de desarrollar la artritis reumatoide a una edad menor. Estos podrían ser vigilados en busca de signos tempranos de la enfermedad. Si se trata la artritis reumatoide antes de que haya ocurrido un daño significativo a las articulaciones, se aumenta la probabilidad de que el individuo entre en remisión (sin dolor o inflamación articular), después del tratamiento.

La identificación de personas que tienen un riesgo muy alto de desarrollar artritis reumatoide también puede suministrar un mejor entendimiento de los cambios, en el sistema inmune, que provocan la artritis reumatoide. Esto, a su vez, podría conducir al desarrollo de tratamientos nuevos contra la fase más precoz de la enfermedad.

El Dr. Scott añadió que a medida que aumenta el conocimiento de los factores de riesgo genéticos y ambientales que causan la artritis reumatoide, se mejorará la exactitud con la cual es posible predecir la posibilidad de un individuo de desarrollar la enfermedad y permitir que los investigadores busquen formas nuevas de detenerla inmediatamente antes de que se desarrollen los síntomas.


Enlace relacionado:

Department of Genetics & Molecular Medicine at King’s College London


Miembro Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Automated Urinalysis Solution
UN-9000
HPV Test
Allplex HPV28 Detection

Canales

Hematología

ver canal
Imagen: La serie XR de próxima generación de Sysmex America, una solución de hematología diseñada para ayudar a los laboratorios ocupados a ofrecer resultados rápidos y confiables mientras mantienen flujos de trabajo eficientes (Fotografía cortesía de Sysmex America)

Plataforma hematológica de nueva generación agiliza flujos de trabajo en laboratorios complejos

Sysmex America (Chicago, IL, EE. UU.) ha presentado la nueva generación de la serie XR, centrada en el módulo de hematología automatizada XR-10 para laboratorios de alta complejidad. La plataforma se basa... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: El estudio identificó una firma inmunitaria inesperada en la tuberculosis activa, lo que demuestra que la enfermedad no se caracteriza por una respuesta inmunitaria débil sino por un perfil inflamatorio distintivo (Fotografía cortesía de Shutterstock)

Firma inmunitaria de las vías respiratorias podría predecir riesgo de progresión de tuberculosis

La tuberculosis sigue siendo difícil de predecir y prevenir, a pesar de la amplia exposición en todo el mundo. Se estima que una cuarta parte de la población mundial ha sido infectada... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Una nueva investigación dirigida por el EMBL identifica una firma robusta del microbioma intestinal relacionada con el cáncer colorrectal, consistente en todas las poblaciones, métodos de secuenciación y grupos de edad, y relacionada con una menor ingesta de fibra dietética. (Foto cortesía de Daniela Velasco/EMBL)

Aprendizaje automático revela patrones consistentes del microbioma intestinal en cáncer colorrectal

El cáncer colorrectal se ha relacionado repetidamente con alteraciones en el microbioma intestinal, pero los hallazgos a menudo han variado entre estudios pequeños y heterogéneos.... Más

Patología

ver canal
Imagen: El nuevo sistema de IA clasifica 102 subtipos moleculares de tumores del SNC a partir de secciones histológicas digitalizadas y teñidas de forma rutinaria (Crédito de la imagen: iStock)

Herramienta de IA acelera la clasificación de tumores cerebrales a partir de histología rutinaria

La clasificación precisa de los tumores cerebrales y de la médula espinal depende cada vez más del perfil molecular junto con la histología, pero el acceso a estas pruebas sigue... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.