1037- Hepcidin: fisiopatologia y optimización de la prueba

Elizabeta Nemeth and Tomas Ganz. Hepcidin y hierro en la salud y la enfermedad. Annu Rev Med. 2023; 74: 261–277. Center for Iron Disorders, Department of Medicine, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, California, USA

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Este documento proporciona una descripción general  del papel de la hepcidina en la regulación de los niveles de hierro en el cuerpo y cómo los desequilibrios pueden provocar diversos trastornos del hierro.

Algunas preguntas :

¿Cuáles son algunos síntomas comunes de la sobrecarga de hierro y cómo se diagnostica?

La sobrecarga de hierro puede provocar una afección conocida como hemocromatosis, que puede causar una variedad de síntomas. Los síntomas comunes de la sobrecarga de hierro pueden incluir fatiga, dolor en las articulaciones, dolor abdominal, pérdida de la libido y coloración de la piel bronceada o gris.

El diagnóstico de sobrecarga de hierro suele involucrar una combinación de análisis de sangre y estudios de imagen. Los análisis de sangre pueden incluir mediciones de ferritina sérica, saturación de transferrina y niveles de hierro sérico. En algunos casos, también se pueden realizar pruebas genéticas para detectar mutaciones asociadas con la hemocromatosis. Tambien se pueden utilizar estudios de imágenes como resonancia magnética o tomografía computarizada para evaluar el grado de acumulación de hierro en órganos como el hígado, el corazón y el páncreas. Es importante consultar con un  medico especialista para un diagnóstico preciso y un manejo adecuado de la sobrecarga de hierro.

¿Se pueden utilizar los niveles de hepcidina para predecir el riesgo de desarrollar anemia por inflamación?

Sí; los niveles de hepcidina se pueden utilizar para predecir el riesgo de desarrollar anemia por inflamación. La anemia de inflamación, también conocida como anemia de enfermedad crónica, es un tipo común de anemia que ocurre en el contexto de afecciones inflamatorias crónicas como infecciones, enfermedades autoinmunes y cáncer. La hepcidina es un regulador clave del metabolismo del hierro y se sabe que está elevada en el contexto de la inflamación. Los niveles elevados de hepcidina en el contexto de inflamación contribuyen al desarrollo de anemia al reducir la absorción de hierro de la dieta y secuestrarlo dentro de las células, limitando así su disponibilidad para la producción de glóbulos rojos. Por lo tanto, las mediciones de hepcidina sérica (ver la siguiente publicación-(2) pueden ser útiles en el diagnóstico diferencial de la anemia por inflamación versus otros tipos de anemia y en la predicción del riesgo de desarrollar anemia en el contexto de afecciones inflamatorias crónicas.

¿Existen tratamientos actuales disponibles que se dirijan a los niveles de hepcidina en pacientes con trastornos del hierro?

Sí, actualmente existen tratamientos disponibles que apuntan a los niveles de hepcidina en pacientes con trastornos del hierro. Por ejemplo, se están desarrollando agonistas de hepcidina como tratamiento potencial para los trastornos por sobrecarga de hierro, como la hemocromatosis hereditaria y la betatalasemia. Los agonistas de hepcidina actúan aumentando la producción endógena de hepcidina o administrando hepcidina exógena o agonistas de hepcidina, lo que se esperaría que revirtiera la sobrecarga de hierro observada en estos trastornos.

Por otro lado, se están desarrollando antagonistas de la hepcidina como posible tratamiento para la anemia por inflamación. Los antagonistas de la hepcidina actúan bloqueando la actividad de la hepcidina, lo que se esperaría que aumentara la disponibilidad de hierro para la producción de glóbulos rojos y mejorara la anemia.

Es importante señalar que estos tratamientos aún se encuentran en etapa experimental y aún no han sido aprobados para uso clínico. Además, el uso de estos tratamientos dependerá del tipo específico y la gravedad del trastorno del hierro y debe ser determinado por un medico especialista.

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2) Optimizar la prueba de hepcidin

(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su  traducción al idioma español. Este blog de bioquímica-clínica está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales, el uso que le den a la misma. 
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Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina

1036- Calculo de intervalos de referencia hematológicos en el embarazo

Vilte E Barakauskas, Mary Kathryn Bohn, Emma Branch, Amelie Boutin, y col.  Derivar intervalos de referencia de parámetros hematológicos en el embarazo, utilizando conjuntos de datos clínicos. Oxfor Academ-Clin Chem 2023; 69 (12) :1374–1384. Department of Pathology and Laboratory Medicine,  BC Children’s and Women’s Hospital, Vancouver, Canada.

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Articulo sobre cómo derivar intervalos de referencia del embarazo para parámetros hematológicos utilizando conjuntos de datos clínicos- Este estudio proporciona información valiosa para que los profesionales de la salud interpreten con precisión los resultados de laboratorio de personas embarazadas.

Algunos preguntas

¿Cuáles fueron los principales hallazgos del estudio?

Los principales hallazgos del estudio fueron que los eritrocitos, leucocitos y plaquetas cambian durante el embarazo y que existe la necesidad de interpretar una prueba de embarazo específica. El estudio también demostró que la combinación de información de bases de datos clínicas integrales con datos de sistemas de información de laboratorio proporciona un medio sólido y confiable para derivar intervalos de referencia del embarazo. Además, el estudio ilustró las limitaciones del uso de bloques de datos trimestrales convencionales durante el embarazo, lo que respalda el uso de la edad gestacional o bloques derivados empíricamente para definir los valores normales del hemograma completo durante el embarazo.

¿Cómo se calcularon los intervalos de referencia del embarazo?

Los intervalos de referencia del embarazo se calcularon mediante un enfoque de extracción de datos retrospectivo. El estudio definió una cohorte de embarazos sanos de 5 años del British Columbia Perinatal Data Registry y la vinculó con datos de dos laboratorios. Después de aplicar criterios de exclusión clínica y realizar la detección y eliminación de valores atípicos estadísticos, se calcularon los intervalos de referencia (RI) utilizando el método de clasificación directo no paramétrico. 

Se evaluaron varias estrategias de partición, incluido el cálculo de los RI para cada trimestre por separado y la estimación de los RI para cada semana de gestación. Se utilizó una regresión lineal por partes para investigar los cambios en los resultados de laboratorio con la edad gestacional. Los RI derivados se compararon con los calculados utilizando métodos indirectos de establecimiento de RI. El estudio también evaluó el impacto de las características maternas y del embarazo, como la edad, el índice de masa corporal y el origen étnico, en los valores de laboratorio.

¿Qué impacto tuvieron las características maternas y del embarazo en los valores de laboratorio?

El estudio evaluó el impacto de diversas características maternas y del embarazo, como la edad materna, el indice de masa corporal (IMC) previo al embarazo, el tabaquismo, el estreptococo materno del grupo B, el origen étnico y el uso de fertilización in vitro (FIV), en los valores de laboratorio. El impacto de estas características se evaluó mediante regresión lineal de efectos mixtos, ajustando el efecto de la edad gestacional y los resultados múltiples del hemograma dentro de un embarazo. 

El estudio encontró asociaciones significativas entre varias covariables y parámetros de glóbulos rojos, aunque estas asociaciones eran muy pequeñas y es poco probable que fueran clínicamente significativas. También se evaluó el impacto del laboratorio en los resultados del hemograma y el estudio destacó la necesidad de realizar más investigaciones sobre la influencia de covariables como la edad materna, el origen étnico y el IMC en los índices hematológicos durante el embarazo. ,

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1035- Resultados de hematologia poco confiables

Gene Gulati, Guldeep Uppal, Jerald Gong. Resultados del hemograma completo automatizado poco confiables: causas, reconocimiento y resolución. Ann Lab Med 2022;42:515-530. Division of Hematopathology, Department of Pathology, Anatomy, and Cell Biology, Sidney Kimmel Medical College, Thomas Jefferson University, Philadelphia, PA, USA

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Los analizadores automatizados de hematología generan resultados precisos y confiables de recuentos sanguíneos completos (CBC) en casi todas las muestras. Este artículo de revisión proporciona una descripción general concisa de las causas conocidas de resultados CBC automatizados poco confiables, las formas de reconocerlos y los medios comúnmente utilizados para obtener resultados confiables.

Algunas preguntas:

¿Cuáles son algunas de las causas comunes de resultados de CBC automatizados poco confiables?

Las causas comunes de resultados de CBC automatizados poco confiables incluyen:

1. Características de la muestra que interfieren con la medición de uno o más parámetros CBC.

2. Células anormales y/o fenómenos celulares que imitan a otras células anormales o normales y, por lo tanto, se identifican y cuentan erróneamente.

3. Interferentes que generan resultados de hemograma inexactos, como lipemia, hemólisis, hiperbilirrubinemia y aglutininas de glóbulos rojos.

Aún se desconocen otros factores que pueden afectar negativamente a los resultados del CBC automatizado. Estos factores pueden dar lugar a resultados de hemograma completo inexactos, lo que puede afectar negativamente a la atención del paciente y, por lo tanto, requerir la atención de profesionales de laboratorio.

¿Cómo pueden los profesionales de laboratorio reconocer resultados poco fiables y obtener resultados fiables en dichas muestras?

Los profesionales de laboratorio pueden reconocer resultados no confiables y obtener resultados confiables en dichas muestras a través de los siguientes medios:

1. Reconocimiento de Resultados No Confiables:

    - Utilizar fallas de verificación delta, resultados inesperados y revisión de indicadores, histogramas y diagramas de dispersión generados por el analizador para reconocer resultados de CBC no confiables.

    - Estar familiarizado con las formas de reconocer resultados de CBC automatizados no confiables y comprender las causas potenciales de los resultados no confiables.

    - Reconocer los efectos adversos de diversos agentes causales en los resultados del CBC y utilizar los manuales operativos de los fabricantes para manipular muestras problemáticas.

2. Obtención de resultados confiables:

    - Solicitar una nueva muestra de sangre extraída correctamente cuando pequeños coágulos u otras características de la muestra interfieren con los parámetros del hemograma completo.

    - Estar consciente de las formas de obtener resultados confiables en muestras que no informan resultados o informan resultados inexactos para uno o más parámetros CBC.

    - Utilizar información específica del analizador que se encuentra en los manuales de funcionamiento de los fabricantes para manejar muestras problemáticas.

Al reconocer resultados poco confiables y comprender las causas potenciales, los profesionales de laboratorio pueden tomar las medidas adecuadas para obtener resultados de hemograma completo confiables, garantizando la precisión de la atención al paciente.

¿Puede proporcionar algunos ejemplos de resultados de CBC automatizados no confiables y cómo se resolvieron?

Algunos ejemplos de resultados de CBC automatizados no confiables y cómo se resolvieron:

1. Hemólisis: La hemólisis puede causar valores de MCV, MCH y MCHC falsamente elevados. Para resolver este problema, se debe recolectar y analizar una nueva muestra de sangre.

2. Lipemia: La lipemia puede causar recuentos de glóbulos blancos y glóbulos rojos falsamente elevados, así como valores de hemoglobina y hematocrito falsamente disminuidos. Para resolver este problema, la muestra debe centrifugarse para eliminar la capa lipídica antes del análisis.

3. Aglutinación de glóbulos rojos: la aglutinación de glóbulos rojos puede provocar una disminución falsa del recuento de glóbulos rojos y de los valores de hemoglobina. Para resolver este problema, se debe recolectar y analizar una nueva muestra de sangre, o la muestra debe tratarse con una solución salina de reemplazo para romper los aglutinados antes del análisis.

4. Aglomeración de plaquetas: la aglomeración de plaquetas puede provocar una disminución falsa del recuento de plaquetas. Para resolver este problema, se debe recolectar y analizar una nueva muestra de sangre, o la muestra debe tratarse con EDTA para evitar la acumulación de plaquetas antes del análisis.

5. Células anormales: las células anormales, como blastos o linfocitos atípicos, pueden identificarse y contarse erróneamente mediante analizadores hematológicos automatizados, lo que genera resultados de hemograma completo inexactos. Para resolver este problema, se debe realizar un recuento diferencial manual para identificar y contar con precisión las células anormales.

En resumen, reconocer las posibles causas de resultados de hemograma completo poco confiables y tomar las medidas adecuadas, como recolectar una nueva muestra de sangre o realizar un recuento diferencial manual, puede ayudar a resolver problemas y obtener resultados de hemograma completo confiables.

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1034- ¿Porque la orina es amarilla?

Brantley Hall and Sophia Levy. Editors.¿Qué hace que la orina sea amarilla? Científicos de la UMD descubren la enzima responsable. 2024  January 3 University of Maryland

Sus hallazgos podrían aplicarse a futuros estudios sobre la salud intestinal, incluidas afecciones como la ictericia y la enfermedad inflamatoria intestinal.

Según un nuevo estudio publicado en la revista Nature Microbiology  el 3 de enero de 2024, investigadores de la Universidad de Maryland y los Institutos Nacionales de Salud han identificado la enzima microbiana responsable de darle a la orina su tono amarillo, 

El descubrimiento de esta enzima, llamada "bilirrubina reductasa", allana el camino para futuras investigaciones sobre el papel del microbioma intestinal en dolencias como la ictericia y la enfermedad inflamatoria intestinal.

"Esta enzima revela finalmente el misterio detrás del color amarillo de la orina", dijo el autor principal del estudio,Brantley Hall Departamento de Biología Celular y Genética Molecular de la Universidad de Maryland. "Es sorprendente que un fenómeno biológico cotidiano haya permanecido sin explicación durante tanto tiempo, y nuestro equipo está entusiasmado de poder explicarlo".

Cuando los glóbulos rojos se degradan después de su vida útil de seis meses, se produce como subproducto un pigmento de color naranja brillante llamado bilirrubina. La bilirrubina normalmente se secreta en el intestino, donde está destinada a ser excretada, pero también puede reabsorberse parcialmente. El exceso de reabsorción puede provocar una acumulación de bilirrubina en la sangre y causar ictericia, una afección que provoca el color amarillento de la piel y los ojos. Una vez en el intestino, la flora residente puede convertir la bilirrubina en otras moléculas.

"Los microbios intestinales codifican la enzima bilirrubina reductasa que convierte la bilirrubina en un subproducto incoloro llamado urobilinógeno", explicó Hall, que tiene un puesto conjunto en el Instituto de Estudios Informáticos Avanzados de la Universidad de Maryland. "El urobilinógeno luego se degrada espontáneamente en una molécula llamada urobilina, que es responsable del color amarillo que todos conocemos". 

La urobilina se ha relacionado durante mucho tiempo con el tono amarillo de la orina, pero el descubrimiento por parte del equipo de investigación de la enzima responsable responde a una pregunta que ha eludido a los científicos durante más de un siglo.

Además de resolver un misterio científico, estos hallazgos podrían tener importantes implicaciones para la salud. El equipo de investigación descubrió que la bilirrubina reductasa está presente en casi todos los adultos sanos, pero a menudo falta en los recién nacidos y en las personas con enfermedad inflamatoria intestinal. Plantean la hipótesis de que la ausencia de bilirrubina reductasa puede contribuir a la ictericia infantil y la formación de cálculos biliares pigmentados.

"Ahora que hemos identificado esta enzima, podemos comenzar a investigar cómo las bacterias en nuestro intestino afectan los niveles de bilirrubina circulante y las condiciones de salud relacionadas, como la ictericia", dijo el coautor del estudio e investigador de los NIH, Xiaofang Jiang. "Este descubrimiento sienta las bases para comprender el eje intestino-hígado".

Además de la ictericia y la enfermedad inflamatoria intestinal, el microbioma intestinal se ha relacionado con diversas enfermedades y afecciones, desde alergias hasta artritis y psoriasis. Este último descubrimiento acerca a los investigadores a lograr una comprensión holística del papel del microbioma intestinal en la salud humana.

"El enfoque multidisciplinario que pudimos implementar, gracias a la colaboración entre nuestros laboratorios, fue clave para resolver el enigma fisiológico de por qué nuestra orina aparece amarilla", dijo Hall. "Es la culminación de muchos años de trabajo de nuestro equipo y destaca otra razón más por la que nuestro microbioma intestinal es tan vital para la salud humana".

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1033- Interpretación de ensayos aleatorios con control activo

David T. Dunn, Oliver T. Stirrup, Sheena McCormack, David V. Glidden. Interpretación de ensayos aleatorios con control activo: el argumento a favor de una nueva perspectiva analítica que involucre eventos evitados. BMC Med Res Methodol. 2023; 23: 149. Institute for Global Health, University College London, London, UK

Resumen 

Los ensayos de control activo, en los que se compara un tratamiento experimental con un tratamiento establecido, se realizan cuando la inclusión de un grupo de control con placebo se considera poco ética. Para los resultados de tiempo transcurrido hasta el evento, la estimación principal suele ser el índice de tasas, o el índice de riesgo estrechamente relacionado, que compara el grupo experimental con el grupo de control. En este artículo describimos los principales problemas en la interpretación de esta estimación, utilizando ejemplos de ensayos de profilaxis previa a la exposición a la vacuna COVID-19 y al VIH. En particular, cuando el tratamiento de control es muy eficaz, la relación de tasas puede indicar que el tratamiento experimental es claramente inferior desde el punto de vista estadístico, incluso cuando vale la pena desde una perspectiva de salud pública. 

Sostenemos que es de crucial importancia considerar los eventos evitados así como los eventos observados en la interpretación de los ensayos de control activo. Se propone y ejemplifica una métrica alternativa que incorpora esta información, la proporción de eventos evitados. Su interpretación es simple y conceptualmente atractiva: es decir, la proporción de eventos que se evitarían utilizando el tratamiento experimental en lugar del tratamiento de control. 

La proporción de eventos evitados no puede estimarse directamente a partir del ensayo de control activo y requiere una suposición adicional sobre: ​​(a) la incidencia que se habría observado en un grupo hipotético de placebo (la incidencia contrafactual) o (b) la eficacia de el tratamiento de control (en relación con ningún tratamiento) que pertenecía al ensayo de control activo. 

Aunque la estimación de estos parámetros no es sencilla, debe intentarse para poder sacar inferencias racionales. Hasta la fecha, este método se ha aplicado sólo en la investigación de prevención del VIH, pero tiene una aplicabilidad más amplia en ensayos de tratamiento y otras áreas de enfermedades.

Introducción

Los ensayos de control activo, en los que se compara un tratamiento experimental con un tratamiento establecido, se realizan cuando la inclusión de un grupo de control con placebo se considera poco ética. Para los resultados de tiempo transcurrido hasta el evento, la estimación principal suele ser el índice de tasas o el índice de riesgo estrechamente relacionado. Aquí presentamos ejemplos que demuestran que esta estimación puede ser clínicamente engañosa y resaltamos la importancia de considerar los eventos evitados así como los eventos observados. Proponemos una métrica alternativa que incorpora el número de eventos evitados, evitando así las limitaciones del ratio de tasas. Introducimos el problema con un hipotético ensayo de control activo de la vacuna COVID-19.

Ensayo hipotético de la vacuna COVID-19

Se descubrió que la primera vacuna contra la COVID-19 autorizada, BNT162b2 (BioNTech/Pfizer), reducía la incidencia de la COVID-19 en aproximadamente un 95%. Imaginemos que quisiéramos evaluar la eficacia clínica de una nueva vacuna contra la COVID-19 poco después de obtener la licencia de BNT162b2. Dada una eficacia clínica tan alta, llevamos a cabo un gran ensayo de control activo con 10.000 persona-año de seguimiento por brazo, utilizando BNT162b2 como comparador . En este ensayo observamos 20 casos de COVID-19 en el grupo de BNT162b2 y 80 casos en el grupo de vacuna experimental. El índice de tasas es muy alto (4,00; IC del 95 %: 2,42 a 6,90); a primera vista, esto sugiere que la vacuna experimental es notablemente inferior a la BNT162b2, lo que es un fuerte argumento en contra de su aprobación......

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1032- Aplicaciones del aprendizaje automático en el laboratorio clínico

Naveed Rabbani, Grace Y. E. Kim, Carlos J. Suarez, Jonathan H. Chen. Aplicaciones del aprendizaje automático en el  laboratorio clinico de rutina: estado actual y direcciones futuras. Clin Biochem. 2022 May; 103: 1–7. Department of Clinical Informatics, Lucile Packard Children’s Hospital, Palo Alto, CA, Department of Pediatrics, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA

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Este documento proporciona una descripción general completa del estado actual y las direcciones futuras del aprendizaje automático en el  laboratorio de medicina, incluido su potencial para automatizar tareas, optimizar su utilización y proporcionar rangos de referencia personalizados e interpretación de pruebas. Se esperamos que esta información resulte útil para el futuro de la tecnología médica.

 Algunas preguntas

¿Cómo se ha utilizado el aprendizaje automático (AA), para automatizar las tareas del laboratorio de medicina  (LM) en la actualidad?

El AA se ha utilizado para automatizar las tareas del LM de rutina mediante el desarrollo de algoritmos que pueden validar con precisión los resultados de las pruebas y clasificar las muestras para su revisión manual. Por ejemplo, se han desarrollado algoritmos de AA para validar automáticamente los resultados de las pruebas de química clínica, como los niveles de glucosa y creatinina, y señalar cualquier resultado anormal para su posterior revisión por parte del personal del laboratorio. Además, se ha utilizado el aprendizaje automático para  la interpretación de los resultados de los análisis de orina, como la identificación de la presencia de bacterias o glóbulos rojos en esas muestras. Estas tareas automatizadas pueden ayudar a mejorar la eficiencia y precisión de las pruebas de laboratorio y, en última instancia, conducir a una mejor atención al paciente.

¿Cuáles son algunos ejemplos de cómo el AA ha optimizado la utilización de las pruebas de laboratorio?

El AA ha optimizado la utilización de las pruebas de laboratorio de varias maneras. Un ejemplo es el desarrollo de algoritmos predictivos para mejorar la eficiencia de la monitorización continua de la glucosa en pacientes con diabetes. Estos algoritmos pueden analizar datos históricos de glucosa para predecir niveles futuros de glucosa, lo que permite intervenciones más específicas y oportunas.

El AA se ha utilizado para identificar patrones en las prácticas de pedido de pruebas de laboratorio, lo que lleva a la optimización de la utilización de las pruebas. Al analizar grandes conjuntos de datos de pedidos de pruebas históricos y resultados de pacientes, los algoritmos de AA pueden identificar paneles de pruebas redundantes o innecesarios, lo que lleva a estrategias de pruebas más eficientes y rentables.

Además, el AA tiene el potencial de predecir los resultados de las pruebas de laboratorio, lo que puede ayudar a optimizar la utilización de las pruebas al guiar a los médicos en la selección de las pruebas más relevantes en función de los resultados previstos. Estas aplicaciones del AA en el LM tienen el potencial de mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las pruebas de laboratorio, beneficiando en última instancia a la atención al paciente,

¿De qué manera se pueden mejorar los rangos de referencia personalizados y la interpretación de las pruebas mediante la aplicación del AA en el LM?

El AA puede mejorar los rangos de referencia personalizados y la interpretación de pruebas  mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de información del paciente para identificar patrones y correlaciones entre los resultados de las pruebas de laboratorio y los resultados clínicos. Al considerar las características individuales de un paciente, como la edad, el sexo y el historial médico, los algoritmos de AA pueden desarrollar rangos de referencia personalizados que sean más precisos y relevantes para el estado de salud específico del paciente.

Además, el AA puede ayudar en la interpretación de los resultados de las pruebas de laboratorio al identificar patrones y correlaciones entre los resultados de las pruebas y los resultados clínicos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos de resultados de pruebas de laboratorio y resultados clínicos para identificar patrones que puedan indicar la presencia de una enfermedad o afección en particular. Esto puede ayudar en el diagnóstico y tratamiento de los pacientes, lo que conducirá a mejores resultados de salud.

En general, la aplicación del AA en el LM tiene el potencial de mejorar la precisión y relevancia de los rangos de referencia personalizados y la interpretación de las pruebas, lo que en última instancia conduce a una mejor atención al paciente.

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1031- Tecnologias emergentes en el laboratorio clínico

Ronda Greaves, Larry Kricka, Damien Gruson, Maurizio Ferrari, Helen Martin, Tze Ping Loh and Sergio Bernardini, en representacion de the IFCC Emerging Technologies Division.  Directivas y recomendaciones: Conjunto de herramientas para tecnologías emergentes en el laboratorio de medicina. De Gruyter-Clin Chem Lab Med 2023; 61(12): 2102–2114. Victorian Clinical Genetics Services, Murdoch Children’s Research Institute, Parkville and Department of Paediatrics, University of Melbourne, VIC, Australia.

Resumen

Una tecnología emergente (TE) para el laboratorio de medicina (LM) se puede definir como un método analítico (incluidos biomarcadores ) o dispositivo ( software, aplicaciones y algoritmos) que, por su etapa de desarrollo, su traducción a una práctica clínica rutinaria amplia o su adopción e implementación geográfica, tiene el potencial de agregar valor al diagnóstico clínico. Teniendo en cuenta la definición específica del LM, este documento examina ocho herramientas (Hs) claves, que abarcan aspectos clínicos, analíticos, operativos y financieros, utilizadas durante todo el ciclo de vida de la TE. Estas Hs proporcionan un enfoque sistemático que comienza: con H1: identificación de la necesidad insatisfecha o la identificación de oportunidades de mejora, H2: la previsión, H3: evaluación de la preparación de la tecnología, H4:  evaluación de la tecnología sanitaria, H5; el mapa de impacto organizacional, H6: gestión de cambios, H7: lista de verificación del camino total hacia la evaluación de métodos y H8: adquisiciones . Si bien existen diferencias en las prioridades clínicas entre diferentes entornos, el uso de este conjunto de herramientas ayudará a respaldar la calidad general y la sustentabilidad de la implementación de TE.

Introducción

Las tecnologías emergentes (TE) y el laboratorio de medicina (LM)  pasaron a ser el centro de atención en 2019 con las pruebas de la enfermedad por coronavirus (COVID-19). Tras el informe inicial de un grupo de enfermedades atípicas similares a la neumonía en diciembre de 2019, la secuencia genómica del entonces desconocido virus se publicó como “Wuhan-Hu-1” (MN908947) en Genbank un mes después gracias a la colaboración internacional. La secuencia genómica permitió el rápido desarrollo y despliegue de pruebas moleculares internas (desarrolladas en laboratorio) para detectar este virus de rápida propagación y contribuyó a la respuesta global a esta pandemia emergente. Un año más tarde estuvieron disponibles varias pruebas comerciales. 

La primera prueba rápida de diagnóstico molecular para autoevaluación del síndrome respiratorio agudo severo-coronavirus-2 (SARS-COV-2) (Lucira COVID-19 All-In-One Test Kit) fue aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) bajo el esquema de Autorización de uso de emergencia (EUA) el 11 de noviembre de 2020, y a esto le siguió la primera prueba de antígeno de diagnóstico casera de venta libre aprobada por la FDA para el SARS-COV-2 (Ellume COVID-19 Home Prueba) el 15 de diciembre de 2020. A partir de 2023, ahora existen en total cientos de pruebas de antígenos, moleculares y de anticuerpos para el SARS-COV-2 . Recientemente se ha publicado un ejemplo de evaluación rápida de tecnologías sanitarias (ETS) relacionada con pruebas serológicas para el SARS-COV-2.

 Este rápido ritmo de introducción de TE relacionados con el SARS-COV-2 en el LM no tiene paralelo y demuestra la importancia de la colaboración internacional, el desarrollo y la implementación de pruebas dirigidas por laboratorios e impulsados ​​por las necesidades clínicas, la capacidad de respuesta comercial y los marcos regulatorios ágiles para abordar una novel amenaza global.

Generalmente, el laboratorio clínico encuentra un TE en las últimas etapas de su ciclo de vida. Por lo general, el primer encuentro es en la fase de prueba beta, cuando los usuarios finales evalúan una TE maduro en un entorno de laboratorio clínico para descubrir cualquier problema operativo o técnico de última instancia antes de un lanzamiento general. Un matiz para los TE es que una tecnología que se consideraría como una tecnología desarrollada en un área de aplicación, podría considerarse una TE en el LM. La aplicación de las computadoras en los laboratorios clínicos es un ejemplo de ello. Los ordenadores ya estaban bien establecidos en muchas áreas de aplicación antes de su entrada en el laboratorio clínico en las décadas de 1960 y 1970. Asimismo, el momento de introducción de un TE depende de factores locales...... 

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1030- El Rincón del Lector: Filosofía y Medicina

Editor: Dr A.E. Bagnarelli
Fuente: Chat-Bots.

Introducción

1- Desde sus orígenes, la medicina y la filosofía se han entrelazado. La medicina proporciona datos empíricos que pueden informar sobre la investigación filosófica involucrada, mientras que la filosofía proporciona un marco para comprender la naturaleza de la enfermedad, la salud y la condición humana. Esta relación, que involucra al filósofo y también no solo al médico, sino a todo el personal sanitario, es compleja, multifacética y abarca aspectos éticos, epistemológicos cuestiones existenciales, y bioéticos.

i) La Etica es una de las conexiones más directas entre la medicina y la filosofía. Cuestiones como la autonomía del paciente, el consentimiento informado, la eutanasia y la asignación de recursos están profundamente arraigadas en consideraciones éticas; las investigaciones filosóficas sobre la ética ayudan a establecer los principios morales que guían su práctica.

ii) La Epistemología es una rama de la filosofía que estudia el conocimiento científico, su naturaleza, posibilidad, alcance, fundamentos y métodos utilizados para adquirirlo. También incluye preguntas sobre la práctica basada en la evidencia, la confiabilidad de los ensayos diagnósticos y la naturaleza del conocimiento médico.

iii) Las Cuestiones Existenciales permiten definir que se considera un estado saludable, un trastorno o una enfermedad e implican asociarlos con una reflexión filosófica sobre los conceptos de sufrimiento y muerte que se cruzan con la práctica médica en el cuidado al final de la vida o cerca de ella.

iv) La Bioética es una rama de la filosofía y la medicina que se ocupa de cuestiones éticas derivadas de los avances en biología y medicina. Incluye temas como ingeniería genética, trasplante de órganos y tecnologías emergentes en la atención sanitaria como la inteligencia artificial.

2- Esta disciplina se puede dividir en diferentes periodos según el criterio histórico o cultural que se utilice. Cada periodo también puede dividirse en corrientes específicas según las preferencias de sus autores. La clasificación adoptada en esta presentación se basa en datos proporcionados por los ChatBots

3- Además, dada la extensa historia de esta relación y del gran número de pensadores y sus obras, hacer una lista completa de los mismos es una tarea desafiante; sin embargo, se puede mencionar una breve biografía de sus autores, información que se presentará en otra oportunidad.

4- Finalmente, es importante recordar que la ABA tiene una Comisión de Cultura, y estas páginas que son sin fines de lucro, se brindan como una contribución a la misma.

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Nueva presentación el  04 de Enero 2024 
Cordiales saludos. 
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina