IA en el endotipado del asma y otras enfermedades eosinofílicas

 AstraZeneca · 5:30 min

El asma grave eosinofílica y otras enfermedades eosinofílicas presentan una elevada heterogeneidad clínica e inmunológica, lo que dificulta identificar con precisión los mecanismos que impulsan la enfermedad y condicionan la respuesta al tratamiento. En este contexto, el endotipado del asma, la integración de biomarcadores, y la comprensión de los diferentes mecanismos inflamatorios se han convertido en pilares fundamentales para avanzar hacia una verdadera medicina de precisión en enfermedades respiratorias, permitiendo una caracterización más precisa de cada paciente.¹

En este capítulo del AI Journal Club, la Dra. Ana Figueredo explora cómo la inteligencia artificial en asma, el machine learning y los modelos fundacionales clínicos pueden transformar el abordaje de pacientes con asma y enfermedades eosinofílicas. Gracias a su capacidad para integrar datos multimodales, incluyendo información clínica, genética, transcriptómica y ambiental, estas tecnologías permiten identificar nuevos endotipos de asma, descubrir patrones biológicos complejos y mejorar la estratificación de pacientes, impulsando una medicina más personalizada y una toma de decisiones clínicas basada en los mecanismos de enfermedad.¹