Metabolómica por RMN e IA en salud neonatal.
¿Sabías que cada año hay casi 3 millones de muertes fetales y neonatales?
¿Sabías que la restricción del crecimiento fetal (RCF) es la principal causa de mortinato (la muerte o pérdida de un bebé antes o durante el parto)? La RCF está asociada con morbilidad y mortalidad neonatal, así como con enfermedades crónicas en la vida posterior. Sin embargo, no todos los fetos pequeños son equivalentes ni presentan el mismo riesgo de resultados perinatales adversos.
Existe una gran variabilidad en las presentaciones clínicas y los riesgos perinatales asociados con la pequeñez. El espectro multifenotípico de los fetos pequeños dificulta la implementación de una buena clasificación clínica para un alto riesgo perinatal.
Este estudio confirma la existencia de dos subtipos de fetos pequeños, con características moleculares y clínicas distintas y un perfil de riesgo perinatal significativamente diferente. El aprendizaje automático (Machine Learning) supera a los análisis de datos individuales y ayuda a los modelos clínicos actuales a predecir resultados maternos y perinatales adversos.
Por favor, echa un vistazo a: «Similarity Network Fusion to Identify Phenotypes of Small for Gestational Age Fetuses«, recién publicado en iScience este 12 de agosto, liderado por el Dr. Jezid Miranda, Fàtima Crispi y Eduard Gratacós, en el cual desde Biosfer Teslab hemos tenido la oportunidad de colaborar.
- Centro de Medicina Materno-Fetal y Neonatal Barcelona
- Hospital Clínic
- Hospital Sant Joan de Déu
- IDIBAPS
- Universidad de Barcelona
- Centro de Investigación Biomédica en Enfermedades Raras (CIBER-ER), Barcelona, España.
- Instituto de Investigación e Innovación en Salud (i3S), Universidad de Oporto, Oporto, Portugal.
- BIONAND, Centro Andaluz de Nanomedicina y Biotecnología, Junta de Andalucía, Universidad de Málaga, Málaga, España.
- Universidad Rovira i Virgili
- Universidad de Barcelona, Departamento de Biomedicina, IDIBAPS, Centro de Investigación Biomédica en Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Barcelona, España.
- Centro de Investigación Biomédica en Diabetes y Trastornos Metabólicos Asociados (CIBERDEM), Facultad de Medicina, Universidad del Sinú, Cartagena de Indias, Colombia.
- Instituto de Investigación en Salud de Aragón (IIS Aragón), Departamento de Obstetricia, Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa, Zaragoza
