R.C. Sobti, Jagdish Rai y Anand Prakash
La aparición de nuevas tecnologías ha revolucionado las ciencias biomédicas, que de hecho se encuentran en la interfaz de varias ramas de la ciencia y la ingeniería para encontrar formas de enfrentar los desafíos que afronta la humanidad, nuevas enfermedades, aumento de la incidencia de cáncer, mayor sobrevida. Estamos en una medicina subcelular, de partículas, de complejidad, de interacciones, de fenotipos diferentes en función de entornos, expresión, modulación, respuestas difíciles de entender.
Ahora es posible hacer un diagnóstico preciso e incluso detectar la etapa de las enfermedades mediante el uso de biomarcadores moleculares de biopsias líquidas no invasivas.
Esto también se ve facilitado por el uso de perfiles de microARN (miRNA), la secuenciación novedosa de rendimiento y los enfoques de aprendizaje automático, que ayudan a determinar las mutaciones del ADN marcador.
Ciertas nanopartículas, como el análisis de tejidos por biofotónica y espectroscopia Raman, aumentan la precisión en el diagnóstico de enfermedades.
La síntesis de fármacos precisos y específicos de la estructura y dirigidos a la etapa es posible mediante el uso de modelos in vivo e in vitro junto con técnicas de biología molecular y farmacogenómica.
Esto ha sido facilitado por modelos computacionales (herramientas bioinformáticas) para enfoques ómicos (genómicos, transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos).
Los objetivos farmacológicos precisos y mejores son proporcionados por pequeños ARN interferentes (SiRNAs), que son capaces de secuenciar el silenciamiento de genes específicos. Ahora es posible superar la resistencia al tratamiento mediante mecanismos epigenéticos y de células inmunes y terapia dirigida.
La eficacia del fármaco se puede detectar mediante el uso de modelos organelas (3D) de cultivos celulares enfermos (por ejemplo, cáncer) a partir de biopsias de pacientes primarios.
Edición del genoma como los sistemas CRISPR/Cas La investigación traslacional biomédica, y la interferencia de ARN (ARNi) están desempeñando un papel importante en el tratamiento de enfermedades mediante la edición y regulación del genoma.
Los mecanismos de unión a fármacos y la cinética se entienden mediante algoritmos de aprendizaje automático. La absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad, así como la falla de los medicamentos, se pueden rastrear a través de tecnologías de detección de alto rendimiento y métodos computacionales asistidos por inteligencia artificial. Para ello, también se utilizan modelos in vivo.
Los fármacos antes de administrarlos a los pacientes se pueden probar in vitro en líneas celulares y xenoinjertos derivados de pacientes (PDX).
Los xenoinjertos derivados de líneas celulares (CDX), PDX y ratones genéticamente modificados (GEM) inmunocompetentes proporcionan modelos para determinar el efecto de los medicamentos quimioterapéuticos, inhibidores y agentes inmunoterapéuticos.
El impacto de las variables fisiológicas como el oxígeno, el pH y la temperatura que afectan la respuesta al fármaco puede determinarse mediante biorreactores de línea celular 3D.
Los inhibidores de las metiltransferasas de ADN (DNMT), las histonas deacetilasas (HDAC) y los anti-miRNAs se pueden utilizar para atacar los mecanismos epigenéticos en diferentes tipos de enfermedades. Los mecanismos epigenéticos pueden ser modulados por ciertos fotoquímicos dietéticos. La terapia basada en ácidos nucleicos depende de los ARN no codificantes (NCRNA).
Los enfoques de inmunoterapia utilizan inhibidores del punto de control inmunitario, células T, terapias inespecíficas y vacunas contra diferentes enfermedades. La orientación del receptor acoplado a la proteína G es un enfoque eficiente para tratar ciertas enfermedades. En el caso de los cánceres, los enfoques inmunopeptidómicos que involucran antígenos neo asociados a tumores se utilizan para el desarrollo de vacunas contra el cáncer y terapias basadas en células T. El énfasis en el tráfico de nutrición para regular el microambiente y también la diferenciación y activación de las células inmunes es otro enfoque en el manejo de enfermedades. Ahora es evidente que, durante los últimos años, las ciencias biomédicas, incluida la ingeniería, han aumentado enormemente la precisión en la detección de enfermedades para un tratamiento y manejo adecuados.
Nota del blog: Estas tecnologías ponen en tensión los conocimientos profesionales y el financiamiento, generan mayor asimetría de información con el complejo industrial médico, se generan dificultades en la sostenibilidad, y aumentan la desigualdad, no tomándose medidas que ajusten los sistemas por la utilización de tecnologías que por vía de la precisión, del diagnóstico precoz, de la mejor recidiva, de menores costos de producción, de mayor participación de los pacientes, podamos mejorar la equidad del sistema, que también dependerá de la decisión del conjunto social de que cubrir y por qué, en cuanto a sobrevida o calidad de vida que se logra, con el sacrificio económico que esto implica.
Gestión y Economía de la Salud 