Metabolomics revela biomarcadores clave para el accidente cerebrovascular isquémico: una revisión sistemática de la...

Área de la Ciencia:

• La bioquímica
• Neurología Clínica
• Descubrimiento de biomarcadores

Sus antecedentes:

• El accidente cerebrovascular isquémico (IA) plantea un importante desafío para la salud mundial.
• El diagnóstico y el pronóstico precisos son cruciales para el manejo eficaz del paciente.
• La metabolomía ofrece una vía prometedora para identificar nuevos biomarcadores en la IS.

Objetivo del estudio:

• Revisar y evaluar sistemáticamente los biomarcadores basados en la metabolomía para la EI.
• Orientar el diagnóstico clínico, el tratamiento y la evaluación del riesgo de IS.
• Identificar las vías metabólicas asociadas con la EI y sus complicaciones.

Principales métodos:

• Búsqueda exhaustiva de la literatura de PubMed, Embase y Web of Science para estudios de SI y metabolomía.
• Incluir investigaciones originales con datos sobre la demografía, los métodos y los resultados del estudio.
• Análisis de enriquecimiento de metabolitos con MetaboAnalyst 6.0.

Principales resultados:

• Se incluyeron 51 estudios; la mayoría eran de alta calidad.
• La disminución de los niveles de prolina, isoleucina, valina y alanina se asoció con la IS.
• El aumento de la tirosina, la glutamina, la fenilalanina, la esfingomielina, el glutamato, el lactato y la glucosa, junto con la disminución de LysoPC (18:2), la histidina y la metionina, se relacionaron con el inicio de la IS.
• Las combinaciones específicas de metabolitos demostraron una alta precisión en la predicción del ictus isquémico agudo (AIS).
• Las vías glicina-serina-treonina y valina-leucina-isoleucina fueron significativas para el diagnóstico y la diferenciación de la IS.

Conclusiones:

• Metabolomics muestra un potencial significativo para el diagnóstico de IS, el diagnóstico diferencial y la estratificación del riesgo.
• Las alteraciones en los aminoácidos, los lípidos y las vías metabólicas son indicativas de IS.
• Se requiere una validación adicional debido a las variaciones en la calidad del estudio.