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

Deascargar La Aplicación Móvil




Sistema semiautomatizado identifica rápidamente variantes genéticas patogénicas que causan enfermedades raras

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 Jul 2024
Imagen: La nueva tecnología puede ayudar a resolver lo irresoluble en el diagnóstico de enfermedades raras (foto cortesía de 123RF)
Imagen: La nueva tecnología puede ayudar a resolver lo irresoluble en el diagnóstico de enfermedades raras (foto cortesía de 123RF)

Muchos pacientes con enfermedades raras (50-75%) no reciben un diagnóstico tras la secuenciación genómica, a menudo debido a información insuficiente sobre las variantes identificadas. Revaluar los datos con el tiempo, a medida que se obtienen nuevos conocimientos genéticos, puede mejorar las tasas de diagnóstico. Sin embargo, el reanálisis de datos genéticos en laboratorios clínicos a menudo se ve obstaculizado por limitaciones de tiempo y recursos. Ahora, un novedoso sistema semiautomatizado permite la reanálisis rápido de casos no resueltos de enfermedades raras al comparar regularmente los datos genómicos de los pacientes con los hallazgos de investigación globales más recientes, con el objetivo de identificar variantes genéticas causantes de enfermedades difíciles de detectar.

Desarrollado por investigadores de Mayo Clinic en 2022 (Rochester, MN, EUA), el sistema, denominado RENEW (reanálisis de datos negativos del exoma/genoma completo), incorpora un avanzado sistema de filtrado que escanea nuevos datos genéticos para identificar las variantes responsables de la condición de un paciente. Un estudio reciente demostró la efectividad de RENEW, proporcionando diagnósticos probables para 63 de 1,066 casos previamente no diagnosticados. RENEW puede revisar cada una de las 5.741 variantes genómicas priorizadas aproximadamente 20 segundos en promedio, con un análisis completo por paciente que toma entre 10 segundos y 1.5 horas. Esto contrasta marcadamente con las semanas que a menudo se requieren para el reanálisis manual, que implica un escrutinio detallado de la literatura y los registros de los pacientes por parte de investigadores y médicos.

"Teniendo en cuenta que la mayoría de los pacientes con enfermedades raras que se someten a secuenciación genómica permanecen sin un diagnóstico, este no es un logro pequeño", afirmó Alejandro Ferrer, Ph.D., investigador de ómica traslacional en el centro y autor principal del estudio publicado recientemente en la revista Human Genetics. "Cada diagnóstico exitoso facilitado por RENEW significa un avance profundo al brindar respuestas y esperanza a las personas que navegan por las complejidades de las enfermedades raras".

Enlaces relacionados:
Mayo Clinic

Miembro Oro
Clinical Chemistry Assay
Sorbitol Dehydrogenase (SDH)
Software de laboratorio
Acusera 24•7
HPV Test
Allplex HPV28 Detection
Automated Clinical Chemistry Analyzer
Envoy 500+

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Nuevos hallazgos presentados en ADLM 2026 sugieren que el aprendizaje automático podría ayudar a mejorar la precisión de un análisis de sangre estándar utilizado para diagnosticar tumores raros que se forman en las glándulas suprarrenales o cerca de ellas (Fotografía cortesía de Shutterstock)

Modelo de aprendizaje automático promete mejorar precisión de pruebas de metanefrinas

Los feocromocitomas y los paragangliomas son tumores poco frecuentes que se forman en las glándulas suprarrenales o cerca de ellas y provocan una sobreproducción de hormonas del estrés.... Más

Patología

ver canal
Crédito de imagen: iStock

Herramienta de patología con IA predice riesgo de recaída en cáncer colorrectal en estadio II

El cáncer colorrectal es el cuarto cáncer diagnosticado con mayor frecuencia en Australia y la segunda causa principal de muerte por cáncer, al tiempo que sigue siendo el tercer cáncer... 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

Industria

ver canal
Crédito de imagen: iStock

Una colaboración impulsa los diagnósticos basados en esputo para el asma y la EPOC

El asma y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica son afecciones inflamatorias de las vías respiratorias muy prevalentes, que afectan a más de 40 million Americans y a más... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.