Hacia la integración de medidas moleculares y evaluaciones basadas en inteligencia artificial con puntos finales...

Área de la Ciencia:

• Gastroenterología e Inmunología.
• La medicina traslacional es una medicina traslacional.
• Biología computacional Biología computacional.

Sus antecedentes:

• El perfilado multimodal de la enfermedad inflamatoria intestinal (EII) revela un espectro detallado de la enfermedad y correlaciones de gravedad.
• Las medidas clínicas actuales en EII carecen de granularidad en la evaluación del estado de la enfermedad y la respuesta al tratamiento.
• Los marcadores celulares y moleculares de remisión y curación tienen un valor predictivo para los resultados a largo plazo de la EII.

Objetivo del estudio:

• Para delinear un camino para la implementación de descriptores de enfermedades moleculares como objetivos de tratamiento clínico en EII.
• Centrarse en las medidas celulares / moleculares de la inflamación, la remisión, la curación y la respuesta a la terapia.
• Para guiar la evaluación de terapias nuevas y existentes utilizando módulos farmacodinámicos y vías de resolución.

Principales métodos:

• Análisis de datos de pacientes multimodal (muestras de tejido y sangre).
• Centrarse en los correlatos celulares y moleculares de la gravedad de la enfermedad y el resultado.
• Desarrollo de herramientas asistidas por inteligencia artificial para el análisis e interpretación de datos.

Principales resultados:

• Elaboración de correlatos celulares y moleculares de la gravedad y el resultado de la enfermedad IBD.
• Identificación de descriptores de enfermedades moleculares prometedores para su implementación clínica.
• Demostrar el potencial para una mayor granularidad en las medidas clínicas y la evaluación de la respuesta al tratamiento.

Conclusiones:

• La implementación de medidas moleculares puede mejorar la evaluación clínica de la EII y la evaluación de la respuesta al tratamiento.
• La remisión celular / molecular y los marcadores de curación pueden predecir los resultados a largo plazo de la EII.
• Las herramientas asistidas por IA son cruciales para avanzar en el diagnóstico molecular en EII, mejorando la reproducibilidad, la rentabilidad y la velocidad de detección.