Los microRNA son pequeños RNA no codificantes implicados en la regulación génica y juegan un papel fundamental en procesos fisiológicos y patológicos, encontrándose no solo en el interior celular, sino también en fluidos corporales como la sangre, por lo que son clave como biomarcadores no invasivos para diagnóstico, pronóstico e incluso evaluación terapéutica de enfermedades.
En este sentido, una nueva investigación del CIBER de Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV) se ha centrado en la capacidad diagnóstica de los microRNA circulantes en pacientes con sospecha de enfermedad coronaria estable. En concreto, tal y como se ha publicado en la revista Journal of Internal Medicine, se ha conseguido hacer evidente el potencial de los microRNA circulantes como biomarcadores de enfermedad coronaria estable en determinados grupos de pacientes.
La investigación ha sido dirigida por David de Gonzalo Calvo, Vicenta Llorente Cortés y Francesc Carreras, pertenecientes a dos grupos del CIBERCV en el Instituto de Investigación Biomédica Sant Pau (IIB Sant Pau) y el Instituto de Investigaciones Biomédicas de Barcelona (IIBB-CSIC). Según el primero, “nuestro trabajo apoya la incorporación de nuevos indicadores moleculares en la toma de decisiones clínicas, facilitando con ello la atención médica personalizada”.
Un trabajo pormenorizado
Para llegar a la conclusión de que la utilidad de los microRNA es superior en fenotipos específicos de sujetos los investigadores recogieron muestras de plasma de 200 pacientes remitidos para angiografía coronaria clasificados según su gravedad, analizándose un panel de 10 microRNA previamente asociados con enfermedad coronaria estable.
Después de un ajuste integral que incluyó factores de riesgo cardiovascular, uso de medicamentos y biomarcadores basados en proteínas, varios microRNA circulantes se asociaron de forma inversa con la extensión y gravedad de la ateroesclerosis.
Por último, el análisis detallado como biomarcadores sugirió la pobre capacidad diagnóstica de los microRNA en términos de discriminación, evaluados tanto por separado como en combinación con la historia clínica, en la población completa. Sin embargo, su inclusión en árboles de decisión generó modelos que mejoraron la clasificación de casos y controles en determinados subgrupos de pacientes.
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