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Ana Isabel Oca, investigadora del CIBIR, doctora ‘cum laude’ por la UR

Los resultados de su tesis ayudan a predecir el tratamiento óptimo para los pacientes que sufren degeneración macular asociada a la edad
Ana Isabel Oca, investigadora del CIBIR y del Hospital San Pedro | Foto: Gobierno de La Rioja

Ana Isabel Oca Lázaro, investigadora de la unidad de Biomarcadores y Señalización Molecular del Centro de Investigación de La Rioja (CIBIR) y médico adjunto del Servicio de Oftalmología del Hospital San Pedro, ha obtenido el grado de doctora por la Universidad de La Rioja por la defensa de su tesis denominada ‘Biomarcadores sanguíneos predictivos de respuesta al tratamiento anti-VEGF en degeneración macular asociada a la edad’.

La tesis doctoral, ha sido dirigida por Ignacio Larráyoz, investigador principal de la unidad de Biomarcadores y Señalización Molecular del CIBIR, y Sara Velilla Osés, médico especialista en oftalmología en el Hospital Viamed Los Manzanos.

Investigadora en el CIBIR y en el Hospital San Pedro

La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es una enfermedad incurable y asociada al envejecimiento. En la actualidad, múltiples evidencias han implicado a la inflamación, tanto sistémica como local, en la patogénesis de esta enfermedad que se caracteriza por destruir la visión central y fina del paciente.

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Además, la inyección intravítrea (ocular) de agentes anti-VEGF constituye en este momento la terapia de primera línea para la neovascularización en pacientes con DMAE neovascular. Sin embargo, un gran número de pacientes no muestran una respuesta satisfactoria a este tratamiento.

De esta forma, la tesis ha tenido por objetivo estudiar modelos predictivos de respuesta al tratamiento como una de las herramientas más eficaces para predecir el tratamiento óptimo en una aplicación temprana a cada paciente.

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Concretamente, en este estudio se analizó el transcriptoma de las células mononucleares de sangre periférica (PBMCs) de pacientes con DMAE neovascular, antes del tratamiento con ranibizumab, con el objetivo de identificar biomarcadores de respuesta a este fármaco. Un modelo de clasificación compuesto por 4 ácidos ribonucleicos (RNA) y 1 microRNA (miRNA) aislado de PBMCs fue capaz de predecir la respuesta a ranibizumab con alta precisión antes del tratamiento.

De acuerdo con los resultados, se considera que los clasificadores de aprendizaje automático basados ​​en RNA y miRNA de PBMCs, especialmente en combinación con otros métodos, como las características basales específicas, pueden mejorar la predicción de los pacientes con respuesta insuficiente a la farmacoterapia intravítrea y ayudar a establecer planes de tratamiento específicos para el paciente en la primera visita.

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