Reconstrucción de la red de toxicidad de la sepsis: señalización dinámica y lesión multiorgánica: una revisión

Área de la Ciencia:

• Biología de sistemas
• Inmunología
• Biología computacional

Sus antecedentes:

• La sepsis es una condición potencialmente mortal caracterizada por inflamación sistémica, desregulación inmune y lesión de varios órganos.
• Los mecanismos clave incluyen el estrés oxidativo, la muerte celular programada (apoptosis, piroptosis, ferroptosis) y la reprogramación metabólica.

Objetivo del estudio:

• Para sintetizar la evolución de las vías de señalización dentro y entre los órganos durante la sepsis.
• Evaluar la utilidad de la integración multiómica y el modelado de redes para identificar nodos tóxicos y predecir la progresión de la enfermedad.

Principales métodos:

• Se realizó una revisión narrativa de los estudios mecanicistas (2015-2025) de PubMed, Web of Science y Scopus.
• Complementado con la selección de la bibliografía, excluyendo el trabajo no mecanicista y los informes de casos.

Principales resultados:

• La sepsis implica una red sistémica dinámica con transiciones de inflamación a inmunosupresión y lesión específica de órganos.
• La comunicación entre órganos se produce a través de patrones moleculares asociados a daños (DAMP), exosomas y metabolitos.
• Los modelos computacionales como las redes Bayesianas dinámicas (DBN) y las redes neuronales de gráficos (GNN) identifican los centros regulatorios y ayudan a la previsión.

Conclusiones:

• La sepsis puede considerarse como una red de toxicidad sistémica en etapas temporales.
• La multiomía, el modelado DBN / GNN y el apoyo a la toma de decisiones habilitado por IA ofrecen un marco para la atención individualizada de la sepsis basada en mecanismos.
• Se requiere una validación rigurosa para garantizar la aplicabilidad clínica de estos enfoques avanzados.