1325- Ciencias regulatorias en IVD

Bagnarelli A.E. Editor. Chat Geminis 3.0

La FDA (Administración de Alimentos y Medicamentos de los EE. UU.) define la Ciencia Regulatoria como la ciencia de desarrollar nuevas herramientas, estándares y enfoques para evaluar la seguridad, eficacia, calidad y rendimiento de todos los productos regulados por la FDA.

A diferencia de la investigación básica, que busca entender mecanismos fundamentales, la ciencia regulatoria se enfoca en la aplicación práctica para tomar decisiones sobre la salud pública.

La FDA considera fundamentales para modernizar el proceso de revisión estas disciplinas clave:

• Toxicología moderna: Pasar de estudios tradicionales en animales a métodos de "toxicología computacional" y modelos celulares (in vitro) para predecir riesgos de forma más rápida y precisa.

• Innovación en ensayos clínicos: Incorporar nuevas tecnologías, como biomarcadores y diseños estadísticos adaptativos, para que las pruebas en humanos sean más eficientes.

• Medicina personalizada: Desarrollo de diagnósticos avanzados para asegurar que el paciente correcto reciba el medicamento adecuado basado en su perfil genético.

• Ciencia de la fabricación: Fomentar nuevas tecnologías como la "fabricación continua" (en lugar de por lotes) para mejorar la calidad de los fármacos y reducir la escasez.

• Preparación para la seguridad nacional: Desarrollar contramedidas médicas (vacunas, antivirales) ante amenazas biológicas, químicas o radiológicas.

• Análisis de "Big Data": El uso de evidencia del mundo real (RWE) y minería de datos para monitorear la seguridad de un producto una vez que ya está en el mercado.

El objetivo principal es cerrar la brecha entre el descubrimiento científico y el acceso del paciente al producto. Sin ciencias regulatorias sólidas, un descubrimiento brillante en el laboratorio podría tardar décadas en llegar al mercado porque no existen los métodos para probar que es seguro.

La FDA ve a las ciencias de regulacion como una intersección de: • Biometría y Estadística. Epidemiología. Farmacología Clínica. Informática biomédica. • Bioética.

Diagnósticos In Vitro (IVD)

En el área de laboratorios clínicos, la FDA aplica la ciencia regulatoria principalmente a través de los IVD. Estos son reactivos, instrumentos y sistemas destinados al diagnóstico de enfermedades o la determinación del estado de salud mediante el examen de muestras extraídas del cuerpo humano. La FDA evalúa estos dispositivos bajo un marco de análisis de riesgo y validez científica.

1. El Marco de Evaluación para IVD:  A diferencia de un bisturí (dispositivo físico), un dispositivo de laboratorio se evalúa por la calidad de la información que proporciona. La ciencia regulatoria aquí se divide en dos tipos de validez:  Validez Analítica: ¿Qué tan bien mide el dispositivo lo que dice medir? (Sensibilidad analítica, especificidad, precisión y linealidad) y Validez Clínica: ¿Qué tan bien se relaciona el resultado de la prueba con una condición clínica o enfermedad específica en el paciente?

2. Prioridades Actuales en el Laboratorio: La FDA ha identificado áreas críticas donde la ciencia regulatoria está evolucionando rápidamente para adaptarse a las nuevas tecnologías; a saber:

A. Pruebas Desarrolladas en Laboratorio (LDT): Históricamente, la FDA ejercía "discreción de cumplimiento" sobre las pruebas creadas y usadas dentro de un solo laboratorio. Sin embargo, debido a su creciente complejidad (como las pruebas genéticas), la FDA ha iniciado un proceso para regularlas de la misma forma que a los IVD comerciales, exigiendo que demuestren seguridad y eficacia de manera formal.

B. Diagnóstico de Acompañamiento (Companion Diagnostics - CDx): Es una de las áreas más avanzadas de la medicina de precisión. Son pruebas esenciales para el uso seguro de un fármaco específico.  Ejemplo: Una prueba de laboratorio que identifica una mutación genética específica

para determinar si un paciente es candidato a una quimioterapia dirigida.

C. Patología Digital e Inteligencia Artificial: La ciencia regulatoria ahora desarrolla estándares para evaluar algoritmos de IA/Machine Learning que analizan láminas de patología o resultados de laboratorio. El reto aquí es cómo regular un software que "aprende" y puede cambiar su comportamiento con el tiempo.....

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2)   Ciencias regulatorias e IA

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Nueva presentación el  27 de Enero 
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
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Ciudada de Buenos Aires. R. Argentina

1324- Directivas MIQE 2.0 para qPCR

Stephen A Bustin , Jan M Ruijter et.al. MIQE 2.0: Revisión de las directrices de información mínima para la publicación de experimentos de PCR cuantitativa en tiempo real. Oxford Academic-Clin Chem,2025; 71 (6): 634–651. Medical Technology Research Centre, Faculty of Health Education, Medicine & Social Care, Anglia Ruskin University, Chelmsford, Essex, United Kingdom y otras Instituciones.

Resumen Chat-Geminis 3.0

El artículo  es una actualización exhaustiva de las normas MIQE originales de 2009. Fue elaborado por un consorcio internacional de expertos, liderado por Stephen A. Bustin, para abordar las evoluciones tecnológicas y metodológicas del qPCR durante los últimos 15 años.

A continuación se muestra un resumen de las principales actualizaciones y recomendaciones siendo su objetivo principal garantizar la repetibilidad, la transparencia y la reproducibilidad en la investigación de qPCR. La revisión de 2025 se motiva por:

• Avances tecnológicos: nuevos reactivos, instrumentos de alto rendimiento e integración mejorada de PCR digital (dPCR).

• Aplicaciones ampliadas: El uso de qPCR en escenarios críticos del mundo real como la pandemia de COVID-19, donde los resultados inexactos pueden provocar graves consecuencias clínicas o para la salud pública.

• Necesidad de simplificación: Las directrices originales a menudo se consideraron onerosas; MIQE 2.0 tiene como objetivo simplificar los requisitos de presentación de informes para fomentar un mejor cumplimiento sin obstaculizar la creatividad científica.

MIQE 2.0 aborda varios factores críticos en el flujo de trabajo de qPCR:

• Manejo y almacenamiento de muestras: recomendaciones actualizadas para la preparación de ácidos nucleicos y el control de calidad para tener en cuenta distintos tipos de muestras (por ejemplo, ADN ambiental, células individuales).

• Diseño y validación de ensayos: Se han incluido directrices más claras sobre la divulgación de cebadores y sondas. Las directrices hacen hincapié en la notificación de los límites de detección, los rangos dinámicos y la sensibilidad analítica para cada diana.

• Análisis y procesamiento de datos:

  • Valores de Cq: Las directrices ahora enfatizan que los valores del ciclo de cuantificación (Cq) deben convertirse en cantidades objetivo corregidas por eficiencia .

  • Informes estadísticos: los resultados deben informarse con intervalos de predicción en lugar de solo desviaciones estándar o errores.

  • Normalización: mejores prácticas refinadas para elegir y validar genes de referencia.

• Transparencia de datos sin procesar: un nuevo impulso para que los fabricantes de instrumentos permitan la exportación sencilla de datos sin procesar para que los revisores y otros investigadores puedan reevaluar los datos primarios si es necesario.

• Lista de verificación simplificada: los requisitos de informes (criterios esenciales vs. deseables) se han aclarado y actualizado para que coincidan con el software de laboratorio moderno y las herramientas digitales.

• Variabilidad biológica: mayor enfoque en la identificación y notificación de fuentes de ruido biológico versus variación técnica.

Las directrices MIQE 2.0 buscan cambiar la cultura de la biología molecular y dejar de considerar la qPCR como una "caja negra". Al estandarizar el manejo y la presentación de datos, los autores buscan eliminar la publicación de datos irreproducibles, que actualmente desperdician una cantidad considerable de fondos de investigación y conllevan el riesgo de interpretaciones clínicas erróneas.

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1323- Citometria de flujo en medicina

Claude Lambert. Citometría de flujo, una biotecnología única en aplicaciones médicas. Editorial. J Clin Med. 2022; 11(20): 6198. Laboratoire D’immunologie Clinique, Hôpital Nord, Saint-Étienne, France.

Resumen Chat Geminis 3.0

El artículo sirve como editorial para un número especial. Destaca la evolución del papel de la citometría de flujo (CFM) como herramienta indispensable en la medicina moderna y la investigación clínica.

A continuación se presentan los puntos claves tratados en el artículo:

1. La fuerza central: análisis de células individuales

El artículo destaca la singularidad del FCM, ya que proporciona información precisa sobre cada partícula individual dentro de una mezcla compleja. A diferencia de otros métodos que ofrecen una visión global o valores promedio (media/desviación estándar) para una población, el FCM caracteriza las células una por una. Esto permite a los investigadores:

• Identificar células raras "atípicas" que podrían ser responsables de la enfermedad o del fracaso del tratamiento.

• Explique la diversidad dentro de una población celular (por ejemplo, diferencias en la edad celular, la maduración y el estado de activación).

2. Capacidades multiparamétricas y de alta velocidad

Los citómetros de flujo modernos pueden analizar células a alta velocidad (de 200 a más de 1000 células por segundo). Al medir múltiples parámetros simultáneamente (habitualmente de 6 a 8, pero potencialmente hasta 20 o más), la tecnología puede clasificar las células en cientos o incluso miles de grupos homogéneos. Este análisis multiparamétrico de alta velocidad es crucial para:

• Ahorro de tiempo durante el análisis de muestras.

• Extracción del máximo de datos de muestras “preciosas” con bajas concentraciones de células, como el líquido cefalorraquídeo (LCR) o las aspiraciones con aguja fina (AAF).

3. Aplicaciones clínicas y sensibilidad

El artículo analiza varias aplicaciones médicas vitales en las que FCM destaca:

• Enfermedad Mínima Residual (ERM): Monitoreo del declive de las células leucémicas durante el tratamiento. La FCM es altamente sensible, capaz de detectar tan solo una célula tumoral entre 1.000.000 de leucocitos (en comparación con 1 entre 20 en la morfología estándar).

• Inmunología: proporcionar conocimientos más profundos sobre funciones inmunes específicas (por ejemplo, proporciones T CD4+/CD8+) en lugar de solo recuentos generales de células.

• Vesículas extracelulares (VE): se está llevando la FCM hasta sus límites de detección (por debajo de 1 µm) para analizar las VE, que actúan como "pequeños mensajes" entre las células y pueden cruzar la barrera hematoencefálica, lo que ofrece potencial para el monitoreo no invasivo de la neuroinflamación.

4. Innovaciones tecnológicas recientes

El artículo aborda los últimos avances que continúan ampliando los horizontes del campo:

• Citometría de flujo por imágenes: combinación de FCM con imágenes de alta resolución para ver la morfología de cada célula.

• Citometría de masas: uso de isótopos de metales pesados ​​y espectrometría de masas para superar las limitaciones de la fluorescencia tradicional.

• Inteligencia artificial (IA): el uso de agrupamiento no supervisado y herramientas matemáticas para ayudar a gestionar e interpretar las enormes cantidades de datos generados por FCM de alta dimensión.

Conclusión

El artículo concluye que la citometría de flujo ya no es solo una herramienta de investigación, sino una biotecnología fundamental en el ámbito clínico. Su capacidad para caracterizar al individuo excepcional y proporcionar datos de alta resolución sobre fluidos biológicos complejos la hace esencial para la medicina personalizada, en particular en oncología, inmunología y el campo emergente de la investigación de vesículas extracelulares.

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1322- Deteccion de criptococosis respiratoria por tNGS

Chaowen Deng, Miaoling Qiu, Qingyan Yang, Lina Li , Baoling Liu , Jieling Liu , Ricky Wing-Tong Lau, Fanfan Xing Editor: Emmanuel Siddig. Detección rápida de criptococosis respiratoria mediante secuenciación dirigida de próxima. PLoS Negl Trop Dis. 2025; 19(11): e0013744. Department of Infectious Diseases and Microbiology, The University of Hong Kong–Shenzhen Hospital, Guangdong, China

Resumen

Cryptococcus neoformans, un patógeno fúngico desatendido y de prioridad crítica de la OMS, causa criptococosis principalmente por inhalación. Las manifestaciones clínicas varían desde infección asintomática hasta meningitis mortal; los diagnósticos subóptimos causan detección tardía y alta mortalidad por meningitis. Este estudio retrospectivo evaluó la utilidad clínica de la secuenciación dirigida de próxima generación  (tNGS) para diagnosticar criptococosis pulmonar utilizando muestras respiratorias, en comparación con las pruebas de antígeno criptocócico sérico (CrAg) y cultivo fúngico. Durante 38 meses, se inscribieron 39 pacientes con criptococosis confirmada. La tNGS detectó Cryptococcus neoformans en el 92,3% (36/39) de las muestras respiratorias, superando significativamente al cultivo fúngico (23,1%, 9/39; P  < 0,05). La prueba de CrAg sérico fue positiva en el 64,7% (22/34) de los pacientes evaluados. La tNGS identificó C. neoformans en 12 casos negativos para CrAg y en el 75 % (9/12) de los casos con cultivo negativo, lo que mejoró el rendimiento diagnóstico. El tiempo de respuesta medio para la tNGS (23 [RIC: 21-43] horas) fue sustancialmente más corto que para el cultivo fúngico (112 [RIC: 77,5-120,5] horas; prueba U de Mann-Whitney, P  < 0,05). Los recuentos de lecturas de tNGS más altos se correlacionaron con la positividad del cultivo ( P  < 0,05) pero no con el estado de CrAg. Se detectaron infecciones polimicrobianas en el 76,9 % (30/39) de las pruebas de tNGS, lo que subraya su utilidad en la identificación integral de patógenos. La tNGS de muestras respiratorias demuestra una sensibilidad superior y un tiempo de respuesta notablemente más corto que el cultivo fúngico para el diagnóstico de criptococosis. Fundamentalmente, su capacidad para detectar C. neoformans en pacientes negativos al CrAg sérico permite un diagnóstico más temprano en casos que no se detectan con la serología estándar.

Resumen del autor

En este estudio, evaluamos la tNGS para diagnosticar la criptococosis pulmonar en comparación con los métodos convencionales. Analizando 39 pacientes, la tNGS detectó C. neoformans en el 92,3% de las muestras respiratorias, superando ampliamente al cultivo fúngico. La tNGS también identificó el patógeno en algunos casos negativos para CrAg en suero y casos negativos para el cultivo, cerrando brechas diagnósticas críticas. Los resultados de la tNGS estuvieron disponibles mucho más rápido que el cultivo fúngico. Si bien las lecturas de la secuencia de tNGS se alinearon con la positividad del cultivo, no se correlacionaron con los resultados de CrAg, lo que sugiere que la tNGS refleja de forma independiente la carga fúngica respiratoria. Recomendamos integrar la tNGS en los flujos de trabajo de diagnóstico para la sospecha de criptococosis, especialmente cuando los resultados de CrAg o del cultivo son negativos o se retrasan. Este enfoque promete una detección más temprana, un tratamiento oportuno y mejores resultados.

Introducción

Cryptococcus neoformans , clasificado como un patógeno fúngico de prioridad crítica en la Lista de Patógenos Fúngicos Prioritarios de la OMS, existe en el medio ambiente como una levadura basidiomicetosa y encapsulada que se reproduce asexualmente por gemación. El tracto respiratorio sirve como la principal puerta de entrada, y la infección ocurre cuando los individuos inhalan basidiosporas aerosolizadas en los pulmones, lo que lleva a la criptococosis.

La presentación clínica de la criptococosis es diversa, desde una infección asintomática hasta una enfermedad diseminada grave, siendo el sistema nervioso central y los pulmones los principales sitios de infección. En particular, las infecciones criptocócicas en individuos inmunocompetentes a menudo permanecen asintomáticas, lo que resulta en un diagnóstico tardío hasta etapas avanzadas. El diagnóstico clínico actual de la criptococosis se basa en métodos de laboratorio que incluyen tinción con tinta china y PCR criptocócica de líquido cefalorraquídeo (LCR), cultivo fúngico de muestras clínicas y detección de antígeno criptocócico (CrAg) en suero o LCR. Sin embargo, cada uno tiene limitaciones notables. Por ejemplo, los cultivos fúngicos de fluidos corporales estériles muestran baja sensibilidad y las pruebas de CrAg se omiten con frecuencia durante las evaluaciones diagnósticas tempranas. En consecuencia, los retrasos en el diagnóstico a menudo conducen a meningitis y mayor mortalidad.

En los últimos años, la secuenciación de nueva generación (NGS) ha surgido como una tecnología poderosa para identificar rápidamente una amplia gama de patógenos directamente de muestras clínicas, mejorando significativamente la precisión diagnóstica para varias enfermedades infecciosas. Nuestros estudios previos han demostrado su utilidad para confirmar infecciones fúngicas, incluidas las causadas por Talaromyces marneffei y Pneumocystis jirovecii , así como infecciones que involucran patógenos fastidiosos o de crecimiento lento como Nocardia spp., Mycoplasma pneumoniae y Coxiella burnetii Además, la NGS ha facilitado cada vez más el diagnóstico de criptococosis, permitiendo la detección temprana de casos que de otro modo podrían pasarse por alto. Si bien la NGS ha sido reconocida como una valiosa herramienta de diagnóstico para infecciones, su validez clínica e impacto en el manejo del paciente con criptococosis cuando se utilizan muestras respiratorias sigue siendo incierto................

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1321- Pruebas de Aspergillus

Kyota Shinfuku, Junko Suzuki, Keita Takeda, Masahiro Kawashima, Yoshiteru Morio, Yuka Sasaki, Hideaki Nagai, Akira Watanabe, Hirotoshi Matsui, Katsuhiko Kamei.Editor: Gustavo H Goldmanc.Validez de la prueba de Platelia Aspergillus IgG y Aspergillus Precipitin para distinguir la aspergilosis pulmonar de la colonización. ASM- Microbiol Spectr. 2022; 11(1): e03435-22. Center for Pulmonary Diseases, National Hospital Organization Tokyo National Hospital, Japan.

Resumen

Cuando se detecta Aspergillus , un hongo saprófito ubicuo, en muestras del tracto respiratorio recolectadas de pacientes con enfermedades respiratorias crónicas, es importante determinar si se trata de una verdadera infección o colonización. Investigamos la utilidad del método de ensayo de Aspergillus inmunoabsorbente ligado a enzimas (ELISA) Platelia Aspergillus IgG (Platelia Aspergillus IgG) de Bio-Rad y la prueba de precipitina  para distinguir la aspergilosis pulmonar de la colonización. Entre enero de 2017 y noviembre de 2021, se incluyeron en este estudio 51 pacientes con aspergilosis pulmonar confirmada y no tratada (33 aspergilosis pulmonar crónica [APC], 18 aspergilosis broncopulmonar alérgica [ABPA]) y 77 pacientes con colonización. Al principio, se utilizó el valor de corte convencional para evaluar la validez de las dos pruebas de anticuerpos para distinguir la aspergilosis pulmonar de la colonización. El valor de corte de Platelia Aspergillus IgG se reevaluó para que se ajustara a esta situación. Finalmente, se evaluaron las diferencias en la precisión de la prueba dependiendo de la especie de Aspergillus para ambas pruebas de anticuerpos comparando los casos con complejo Aspergillus fumigatus y aquellos con complejo Aspergillus no fumigatus . Ambas pruebas de anticuerpos demostraron tasas positivas significativamente más altas para aspergilosis pulmonar (P  < 0,0001) que para colonización. El valor de corte debe ser de 15,7 unidades arbitrarias (AU)/mL para distinguir mejor la infección de la colonización, que fue mayor que el valor convencional de 10 AU/mL. La sensibilidad diagnóstica de Platelia Aspergillus IgG para el complejo Aspergillus no fumigatus fue inferior al complejo A. fumigatus ( P =  0,019). En conclusión, ambas pruebas de anticuerpos contra Aspergillus fueron válidas para distinguir la infección de la colonización, aunque debemos destacar el valor de corte más alto para Platelia Aspergillus IgG y la menor sensibilidad en los casos de infección por Aspergillus no fumigatus .

Introducción

La aspergilosis pulmonar es la infección fúngica pulmonar más común a nivel mundial y se presenta principalmente en pacientes con enfermedades pulmonares subyacentes que están expuestos a esporas de Aspergillus en el aire . El estado inmunitario del huésped, la toxicidad y cantidad de los hongos afectan la aparición de la enfermedad. La aspergilosis pulmonar crónica (APC) y la aspergilosis broncopulmonar alérgica (ABPA) son dos de las manifestaciones clínicas más comunes de la aspergilosis pulmonar. Se estima que la prevalencia de APC y ABPA es superior a 3 y 4,8 millones, respectivamente.

Dado que las especies de Aspergillus son hongos saprofitos ubicuos en el medio ambiente, cualquiera puede inhalar esporas de hongos . Luego, la aspergilosis pulmonar ocurre en pacientes con enfermedad respiratoria crónica. Cuando se detecta Aspergillus en pacientes con enfermedad respiratoria crónica, es importante distinguir la infección verdadera de la colonización. Las pruebas de anticuerpos IgG de Aspergillus pueden desempeñar un papel en el diagnóstico de la aspergilosis pulmonar. Sin embargo, se ha informado que los pacientes con fibrosis quística (FQ) están expuestos a Aspergillus en el medio ambiente y tienen niveles más altos de IgG que los individuos sanos, y es posible que los pacientes con enfermedad respiratoria crónica puedan producir anticuerpos de manera similar debido a la exposición y tener niveles más altos que los individuos normales. 

Cuando se detecta Aspergillus en muestras del tracto respiratorio de pacientes con enfermedad respiratoria crónica, si las pruebas de anticuerpos pueden discriminar la colonización de la aspergilosis pulmonar es una pregunta muy importante para la cual se han reportado pocos informes......

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1320- Candidiasis mucocutánea

Bianca Laura Cinicola, Andrea Uva, Marzia Duse, Anna Maria Zicari, Danilo Buonsenso. Candidiasis mucocutánea: información sobre el diagnóstico y el tratamiento. Pediatr Infect Dis J. 2024; 43(7): 694-703. Department of Maternal Infantile and Urological Sciences. Sapienza University of Rome, Italy y otras Instituciones

Resumen

Los recientes avances en los métodos de diagnóstico genético de los errores innatos de inmunidad han contribuido a una mejor comprensión de la patogénesis de la candidiasis mucocutánea crónica (CMC) y las posibles opciones terapéuticas. Esta revisión describe los últimos avances en la comprensión de la fisiopatología, las estrategias diagnósticas y el tratamiento de la misma.

Introducción

Las especies de Candida son el patógeno causante más común de infecciones fúngicas que pueden variar desde una enfermedad superficial (mucosa y cutánea) y aislada hasta una afectación sistémica. Entre ellas, Candida albicans es la principal responsable de la candidiasis mucocutánea crónica (CMC), una enfermedad caracterizada por infecciones recurrentes o persistentes de las uñas, la piel, la boca y los órganos genitales.

Las infecciones por Candida son muy frecuentes en adultos y niños y pueden aparecer en diferentes contextos, como alteraciones transitorias de la flora normal o desregulación inmunitaria en individuos sanos, en prematuros de peso muy bajo o extremadamente bajo al nacer o en caso de diabetes. En caso de infecciones invasivas o crónicas por Candida, se debe sospechar un deterioro primario [errores innatos de inmunidad (IEI)] o secundario (VIH o enfermedades linfoproliferativas) del sistema inmunitario.

Los recientes avances en genética a través de una mejora de las técnicas de secuenciación de próxima generación condujeron al descubrimiento de nuevos genes y mejoraron el conocimiento de los mecanismos involucrados en la defensa del huésped humano contra los hongos.

Las respuestas inmunitarias contra Candida consisten en inmunidad innata y adaptativa.  Los defectos a lo largo de estas vías pueden causar enfermedades del sistema inmunitario que se presentan con CMC (CANDF 1–9) como única o principal manifestación clínica. Sin embargo, la CMC puede ser parte de un espectro más amplio de manifestaciones infecciosas y comorbilidades no infecciosas, como en el caso de enfermedades complejas como los síndromes de hiper-IgE (HIES) y la poliendocrinopatía autoinmune tipo 1/poliendocrinopatía autoinmune-candidiasis-distrofia ectodérmica (APS-1/APECED). Estas enfermedades son causadas por un deterioro prevalente de los linfocitos Th17 y pueden clasificarse como defectos en el reconocimiento de Candida, alteraciones en la producción de interleucina (IL)-17 o la vía de señalización mediada por IL-17, y defectos en el desarrollo o función de las células Th17.

Otros defectos de la respuesta inmunitaria adaptativa, como las inmunodeficiencias combinadas graves (IDCG), la linfopenia CD4+ aislada y el síndrome de DiGeorge (SDG), pueden presentarse con infecciones mucocutáneas e invasivas por Candida, entre otras manifestaciones infecciosas a las que están predispuestos. Esta susceptibilidad se debe a la falta de linfocitos T, especialmente Th17.

Las alteraciones en el número y función de los neutrófilos, como en el caso de la neutropenia aislada y la enfermedad granulomatosa crónica (EGC), pueden presentarse con infecciones locales y sistémicas por cándida, debido a una depuración reducida o ausente en las infecciones por Candida.

Esta revisión describe las IEI más comunes que se presentan con CMC analizando el mecanismo patogénico que predispone al desarrollo de Candida para cada enfermedad genética, las principales alteraciones de laboratorio y estrategias diagnósticas y los nuevos enfoques de tratamiento para las infecciones por Candida.

Defectos en el reconocimiento de Candida

La respuesta innata implica el reconocimiento de patrones moleculares asociados a patógenos (PAMP) por parte de los receptores de reconocimiento (PRR) expresados ​​en diversas células del sistema inmunitario innato, lo que induce, en respuesta a la unión de Candida albicans, la producción de citocinas proinflamatorias y antiinflamatorias. Estos PRR incluyen los receptores tipo Toll (TLR) 1-4, así como otros receptores, como el receptor de lectina dependiente de Ca2 inducible por macrófagos (mincle) y las dectinas. Específicamente, los TLR 2 y 4 y la dectina-2 reconocen la porción externa de la pared celular de C. albicans, mientras que la dectina-1, expresada en fagocitos, y mincle reconocen β-glucanos en la porción interna de la pared celular.......

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1319- IA y consideraciones legales en el ámbito sanitario

Claudio Terranova, Clara Cestonaro, Ludovico Fava, Alessandro Cinquetti.  IA y evaluación de responsabilidad profesional en el ámbito sanitario. ¿Una revolución en la medicina legal?. Front Med (Lausanne). 2024;10:1337335. Legal Medicine and Toxicology, Department of Cardiac, Thoracic, Vascular Sciences and Public Health, University of Padua, Padua, Italy

Resumen Chat Geminis 3: 

 IA y evaluación de responsabilidad profesional en la atención sanitaria

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) avanzada en entornos clínicos está transformando radicalmente el panorama de la atención sanitaria. Si bien la IA promete mejorar la seguridad del paciente y optimizar los resultados clínicos, también plantea complejos desafíos éticos y legales. Este artículo, escrito por Claudio Terranova y colegas de la Universidad de Padua, explora el potencial transformador de la IA en el ámbito de la medicina legal, específicamente en la evaluación de la negligencia médica y la responsabilidad profesional.

1. La naturaleza dual de la IA en la atención médica

Los autores distinguen entre dos modos principales de aplicación de la IA: IA autónoma e IA integrada .

• IA autónoma: Sistemas que operan de forma independiente y toman decisiones clínicas sin intervención humana. Si bien teóricamente son posibles, los autores señalan que estos sistemas actualmente no son lo suficientemente fiables ni avanzados para su implementación clínica completa.

• IA integrada: Sistemas diseñados para apoyar a los profesionales humanos, combinando la información obtenida mediante IA con la experiencia humana. Este enfoque de "participación humana" es actualmente el modelo dominante, permitiendo a los médicos revisar los resultados de la IA antes de tomar decisiones finales sobre el diagnóstico o el tratamiento.

2. Los componentes básicos de la evaluación de responsabilidad

El artículo describe los pasos tradicionales necesarios para establecer la responsabilidad profesional en un caso de negligencia médica, que normalmente requiere prueba de tres elementos:

1. Daño/Perjuicio: El paciente debe haber sufrido una lesión física o psicológica.

2. Error/Conducta: El proveedor de atención médica debe haberse desviado del "estándar de atención" establecido.

3. Causalidad: Debe existir un vínculo causal claro entre el error del proveedor y el daño al paciente.

Los autores argumentan que la IA no sólo cambiará el comportamiento de los trabajadores de la salud, sino que también se convertirá en una herramienta vital para los testigos expertos que evalúan estos casos.

3. El impacto de la IA en el consentimiento informado

Uno de los cambios más significativos identificados se encuentra en el ámbito del consentimiento informado. A medida que la IA se convierte en una herramienta en el flujo de trabajo clínico, es necesario informar a los pacientes sobre su función.

• Transparencia: Los médicos deben explicar si se utilizó un sistema de IA para el diagnóstico o la planificación del tratamiento.

• Riesgos y limitaciones: Los pacientes deben comprender la naturaleza de "caja negra" de algunos sistemas de IA, donde la lógica detrás de una recomendación específica puede no ser totalmente transparente.

• Implicaciones de responsabilidad: si un médico no revela el uso de IA o no explica sus limitaciones, puede enfrentar responsabilidad por falta de consentimiento informado, incluso si no ocurrió ningún error clínico.

4. Evaluación de la conducta y el «estándar de atención»

Determinar si un médico actuó con negligencia implica comparar su comportamiento con un estándar de atención: lo que un profesional razonablemente prudente habría hecho en la misma situación. La IA complica esto de dos maneras:

• La IA como estándar: si una herramienta de IA se acepta ampliamente como el "estándar de oro" para un diagnóstico específico (por ejemplo, en radiología), un médico que ignore la sugerencia correcta de la IA podría ser considerado negligente.

• Exceso de confianza: Por el contrario, un médico que sigue ciegamente una recomendación incorrecta de IA sin ejercer su criterio clínico también podría ser considerado responsable. El artículo enfatiza que la IA debe ser una herramienta complementaria , no un sustituto de la discreción profesional.

5. Establecer la causalidad mediante IA

La causalidad suele ser el elemento más difícil de probar en medicina legal. La IA y el aprendizaje automático (ML) ofrecen herramientas potentes para analizar grandes conjuntos de datos e identificar asociaciones estadísticamente significativas entre una intervención específica y un resultado adverso.

• Reconocimiento de patrones: la IA puede revisar miles de casos clínicos similares para determinar si una complicación fue un riesgo conocido o el resultado de un error específico.

• El problema de la "caja negra": Un obstáculo importante persiste: los sistemas de IA pueden identificar correlaciones que no necesariamente implican causalidad . Además, la naturaleza de "caja negra" de los modelos de aprendizaje profundo dificulta que los peritos expliquen el razonamiento ante un juez o jurado, lo que podría socavar el requisito legal de "credibilidad racional".

6. La necesidad de un «nuevo perito»

Los autores concluyen que la "revolución" en la medicina legal requerirá un nuevo tipo de profesional: el perito experto en IA . Evaluar un caso de negligencia médica con IA requiere más que solo conocimientos clínicos; requiere una formación cultural y técnica especializada para comprender el sesgo de los algoritmos, la calidad de los datos y las limitaciones específicas del software utilizado. Jueces y abogados también necesitarán nuevas habilidades para interpretar la evidencia generada por IA y evaluar el estándar de atención en la era digital.

7. Marcos regulatorios y legales

El artículo aborda la insuficiencia de los marcos regulatorios actuales. La mayoría de las leyes existentes se basan en la culpa, centrándose en la negligencia humana. Sin embargo, a medida que la IA se vuelve más autónoma, el sistema legal podría necesitar cambiar hacia modelos de responsabilidad sin culpa o regulaciones específicas para la cadena de suministro de IA (desarrolladores, programadores y proveedores). Los autores abogan por un enfoque cauteloso y equilibrado que evite la automatización completa del proceso legal, garantizando que el juicio humano siga siendo el árbitro final de la justicia.

Conclusión

El artículo plantea que, si bien la IA aún no está lista para reemplazar a los médicos o expertos legales, su papel como herramienta colaborativa e integrada es inevitable. Para la medicina legal, la "revolución" reside en la capacidad de la IA para mejorar la eficiencia, la exhaustividad y la imparcialidad de las evaluaciones de responsabilidad. Sin embargo, preservar la supervisión humana es fundamental para mantener los estándares éticos y garantizar que los matices de la realidad clínica no se pierdan en el procesamiento algorítmico. La transición requerirá importantes actualizaciones legislativas y una nueva generación de expertos médico-legales capaces de desenvolverse en la intersección de la medicina, el derecho y la tecnología.

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(*) 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. 
Nueva presentación el  09 de Enero
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Cordiales saludos. 
Ciudada de Buenos Aires. R. Argentina