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Reconocimiento a la mejora del tratamiento del asma alérgico grave

11/11/2021
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El trabajo de investigación ‘Identificación de Biomarcadores Asociados con Asma Alérgico Grave’, presentado por la vicedecana de Investigación de la Facultad de Medicina, María Escribese, en el 33º Congreso Anual de la Sociedad Española de Alergia e Inmunología Clínica (SEAIC) celebrado en Zaragoza, ha recibido el premio a la Mejor Comunicación Oral. Este proyecto ha sido financiado por el Instituto de Salud Carlos III, en colaboración con la Facultad de Medicina y el CEMBIO, el Servicio de Alergia del Hospital Universitario de Gran Canaria Doctor Negrín y el Instituto de Alergia y Asma Suizo (SIAF), y englobó a más de 100 pacientes con alergia a ácaros clasificados en función de su respuesta a tratamiento. 

El manejo de los pacientes asmáticos graves supone un reto para los especialistas. Estos pacientes son difíciles de identificar y suelen necesitar un tratamiento personalizado, ya que no responden a las intervenciones convencionales. "El objetivo de nuestro trabajo ha sido identificar los mecanismos biológicos subyacentes en los pacientes asmáticos, usando análisis integrados de metabolómica y proteómica, con la hipótesis de que conociendo estos mecanismos seremos capaces de desarrollar nuevas estrategias terapéuticas personalizadas para estos pacientes", explica la vicedecana.

"En este sentido, los pacientes más leves eran aquellos controlados con corticoides inhalados y los más graves aquellos que tiene peor calidad de vida, no responden a los tratamientos disponibles, tienen varias exacerbaciones anuales; es decir, varios momentos al año en los que los síntomas de la enfermedad aumentan; lo que implica varios ingresos en urgencias y, por lo general, presentan comorbilidades asociadas como obesidad o poliposis nasal. Estos últimos son los pacientes que necesitan estrategias terapéuticas personalizadas", detalla la investigadora.

Además, en el trabajo, "hemos desarrollado un análisis integrador de todos los datos generados usando técnicas bioinformáticas de ‘machine learning’ que demuestran que la integración de los datos biológicos con los datos clínicos es fundamental para conocer mejor sus características; así como para determinar potenciales clasificadores de esta población de pacientes graves que, hoy, no tienen un tratamiento eficaz para tratar su patología", relata Escribese.

Los resultados de este trabajo liderado por la vicedecana de Investigación de la Facultad de Medicina demuestran que los pacientes más graves tienen las rutas metabólicas asociadas con el ácido araquidónico, previamente asociado con respuesta inflamatorias exacerbadas y también presentan incrementada la proliferación y diferenciación de los linfocitos T. 

Palabras clave Investigación Alergia Inmunología Clínica Biomarcadores Metabolómica Congreso