Integrando inteligencia artificial y terapéutica de precisión para avanzar en el diagnóstico y tratamiento de la degeneración macular relacionada con la edad
Autores: Wang, Mini Han
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Integrando inteligencia artificial y terapéutica de precisión para avanzar en el diagnóstico y tratamiento de la degeneración macular relacionada con la edad
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Degeneración macular relacionada con la edad
Mecanismos moleculares
Predisposiciones genéticas
Vías inflamatorias
Metabolismo de lípidos
Angiogénesis
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La degeneración macular relacionada con la edad (DMAE) es una enfermedad retiniana multifactorial influenciada por mecanismos moleculares complejos, incluyendo susceptibilidad genética, inflamación, estrés oxidativo y disregulación metabólica. Aunque se ha avanzado considerablemente en la comprensión de su patogénesis, los fundamentos moleculares completos de la DMAE siguen siendo desconocidos, lo que dificulta la efectividad de las estrategias terapéuticas actuales. Este estudio proporciona una exploración detallada de las interacciones moleculares involucradas en la progresión de la DMAE, centrándose especialmente en predisposiciones genéticas (como CFH, ARMS2/HTRA1 y APOE), vías inflamatorias (incluyendo la disregulación del sistema del complemento y respuestas de citoquinas), metabolismo lipídico (por ejemplo, homeostasis del colesterol y formación de drusas) y angiogénesis (señalización de VEGF). A través de una revisión sistemática y análisis bibliométrico de la literatura publicada entre 2015 y 2025, el estudio identifica tendencias emergentes de investigación, brechas existentes y prometedoras direcciones terapéuticas futuras. Además, investiga enfoques innovadores de medicina de precisión, incluyendo edición génica (CRISPR), terapéuticas de ARN (siARN, oligonucleótidos antisentido), terapias inmunomoduladoras y sistemas de administración de fármacos basados en nanotecnología. Asimismo, el estudio examina el papel de trastornos metabólicos como la diabetes y la dislipidemia en la progresión de la DMAE, resaltando la influencia de factores de salud sistémica en el inicio de la enfermedad. Finalmente, se evalúa el potencial de la inteligencia artificial (IA) en mejorar la gestión de la DMAE a través de la estratificación de riesgos basada en biomarcadores, modelado predictivo y optimización del tratamiento personalizado. Al mapear las intrincadas redes moleculares subyacentes a la DMAE y evaluar estrategias terapéuticas novedosas, esta investigación tiene como objetivo contribuir al desarrollo de protocolos de tratamiento más efectivos e individualizados para pacientes con DMAE.
Descripción
La degeneración macular relacionada con la edad (DMAE) es una enfermedad retiniana multifactorial influenciada por mecanismos moleculares complejos, incluyendo susceptibilidad genética, inflamación, estrés oxidativo y disregulación metabólica. Aunque se ha avanzado considerablemente en la comprensión de su patogénesis, los fundamentos moleculares completos de la DMAE siguen siendo desconocidos, lo que dificulta la efectividad de las estrategias terapéuticas actuales. Este estudio proporciona una exploración detallada de las interacciones moleculares involucradas en la progresión de la DMAE, centrándose especialmente en predisposiciones genéticas (como CFH, ARMS2/HTRA1 y APOE), vías inflamatorias (incluyendo la disregulación del sistema del complemento y respuestas de citoquinas), metabolismo lipídico (por ejemplo, homeostasis del colesterol y formación de drusas) y angiogénesis (señalización de VEGF). A través de una revisión sistemática y análisis bibliométrico de la literatura publicada entre 2015 y 2025, el estudio identifica tendencias emergentes de investigación, brechas existentes y prometedoras direcciones terapéuticas futuras. Además, investiga enfoques innovadores de medicina de precisión, incluyendo edición génica (CRISPR), terapéuticas de ARN (siARN, oligonucleótidos antisentido), terapias inmunomoduladoras y sistemas de administración de fármacos basados en nanotecnología. Asimismo, el estudio examina el papel de trastornos metabólicos como la diabetes y la dislipidemia en la progresión de la DMAE, resaltando la influencia de factores de salud sistémica en el inicio de la enfermedad. Finalmente, se evalúa el potencial de la inteligencia artificial (IA) en mejorar la gestión de la DMAE a través de la estratificación de riesgos basada en biomarcadores, modelado predictivo y optimización del tratamiento personalizado. Al mapear las intrincadas redes moleculares subyacentes a la DMAE y evaluar estrategias terapéuticas novedosas, esta investigación tiene como objetivo contribuir al desarrollo de protocolos de tratamiento más efectivos e individualizados para pacientes con DMAE.