Revista Salud y Bienestar

Uso de células de la orina para el diagnóstico de enfermedades renales

Por Jesus Gutierrez @saludymedicina
Uso de células de la orina para el diagnóstico de enfermedades renales
Las células humanas extraídas de la orina presentan similitudes genéticas con las células renales, lo que indica su potencial como herramienta de diagnóstico no invasiva para enfermedades renales. Este descubrimiento plantea la posibilidad de una detección más temprana y sencilla de la enfermedad en comparación con procedimientos invasivos como las biopsias.

Los científicos de la Universidad de Manchester analizaron la expresión genética en muestras de células de orina y las compararon con los niveles genéticos del tejido renal. Utilizando técnicas transcriptómicas y computacionales, el estudio reveló información sobre las respuestas moleculares en los entornos celulares identificando un gen específico (ENPEP) relacionado con la presión arterial alta en el riñón.

La presión arterial alta persistente plantea graves riesgos para la salud, como enfermedades cardíacas, ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares. Dirigirse al gen ENPEP podría ofrecer nuevas vías para desarrollar medicamentos antihipertensivos, mejorando potencialmente el tratamiento a largo plazo. Los avances en la comprensión de los vínculos genéticos con la presión arterial alta allanan el camino para estrategias de tratamiento personalizadas.

La identificación de genes como ENPEP no sólo ayuda a regular la presión arterial sino que también abre las puertas a la medicina personalizada en el tratamiento de la hipertensión. La investigación de nuevos objetivos para los fármacos antihipertensivos presenta oportunidades para mejorar la atención al paciente y los resultados del tratamiento.

Avances como los de este estudio ilustran el papel crucial de la genética en el avance de las intervenciones médicas para la hipertensión y la salud renal.

El estudio, fue publicado en la revista Nature Communications.


Volver a la Portada de Logo Paperblog