Inteligencia artificial en enfermedades infecciosas / Artificial intelligence in infectious diseases

Estamos asistiendo a una verdadera revolución tecnológi-ca en el campo de la salud. Los procesos basados en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) están llegando progresivamente a todas las áreas disciplinares, y su aplicación en el campo de las enfermedades infecciosas es ya vertiginoso, acelerado por la pandemia de COVID-19.Hoy disponemos de herramientas que no solamente pue-den asistir o llevar adelante el proceso de toma de deci-siones basadas en guías o algoritmos, sino que también pueden modificar su desempeño a partir de los procesos previamente realizados. Desde la optimización en la identificación de microorganis-mos resistentes, la selección de candidatos a participar en ensayos clínicos, la búsqueda de nuevos agentes terapéu-ticos antimicrobianos, el desarrollo de nuevas vacunas, la predicción de futuras epidemias y pandemias, y el segui-miento clínico de pacientes con enfermedades infecciosas hasta la asignación de recursos en el curso de manejo de un brote son actividades que hoy ya pueden valerse de la inteligencia artificial para obtener un mejor resultado. El desarrollo de la IA tiene un potencial de aplicación expo-nencial y sin dudas será uno de los determinantes principa-les que moldearán la actividad médica del futuro cercano.Sin embargo, la maduración de esta tecnología, necesaria para su inserción definitiva en las actividades cotidianas del cuidado de la salud, requiere la definición de paráme-tros de referencia, sistemas de validación y lineamientos regulatorios que todavía no existen o son aún solo inci-pientes

We are in the midst of a true technological revolution in healthcare. Processes based upon artificial intelligence and machine learning are progressively touching all disciplinary areas, and its implementation in the field of infectious diseases is astonishing, accelerated by the COVID-19 pandemic. Today we have tools that can not only assist or carry on decision-making processes based upon guidelines or algorithms, but also modify its performance from the previously completed tasks. From optimization of the identification of resistant pathogens, selection of candidates for participating in clinical trials, the search of new antimicrobial therapeutic agents, the development of new vaccines, the prediction of future epidemics and pandemics, the clinical follow up of patients suffering infectious diseases up to the resource allocation in the management of an outbreak, are all current activities that can apply artificial intelligence in order to improve their final outcomes.This development has an exponential possibility of application, and is undoubtedly one of the main determinants that will shape medical activity in the future.Notwithstanding the maturation of this technology that is required for its definitive insertion in day-to-day healthcare activities, should be accompanied by definition of reference parameters, validation systems and regulatory guidelines that do not exist yet or are still in its initial stages

Letra chica. Algunas reflexiones acerca del conflicto de intereses / Small letters. Some reflections about conflict of interest

La declaración de conflicto de intereses se ha impuesto como práctica en los últimos tiempos. Para darle un sentido concreto en nues-tro medio debemos considerar su definición y alcance, los desafíos de su implementación y su objetivo específico para establecer cuál es el men-saje que se desea transmitir. Y entrenarnos no solo como emisores sino fundamentalmente como receptores con la intención de realizar un análi-sis justo de cada situación particular.

Disclosure of conflict of interest has become a standard practice in recent times. In order to find its ultimate meaning in our scenario we should consider its definition and scope, its implementation challenges and its specific aim to define which is the message intended to be transmitted. And train ourselves not only as speakers but particularly as receptors for a fair and complete analysis of each particular situation

Farmacogenómica cardiovascular / Cardiovascular pharmacogenomics

La enfermedad cardiovascular representa la primera causa de morbimortalidad a nivel mundial. Actualmente, la evidencia que sustenta la implementación de determinadas intervenciones terapéuticas se origina a partir de datos provenientes de grupos poblacionales. Sin embargo, los pacientes presentan variaciones interindividuales relacionadas tanto con la eficacia como con la toxicidad ante un mismo tratamiento farmacológico. Estas variaciones pueden ser explicadas principalmente por diferencias en la adherencia, interacciones no reconocidas y diferencias genéticas. Las alteraciones en el genoma explican entre un 20 y un 95% de la variabilidad interindividual tanto en la disponibilidad como en la respuesta a fármacos. En el tratamiento de las enfermedades cardiovasculares existen diversos ejemplos de dicha variabilidad genética interindividual y su impacto en la eficacia o toxicidad de diferentes fármacos. La variabilidad genética que determina la respuesta al clopidogrel radica fundamentalmente en el polimorfismo del citocromo (CYP) 2C19. Los polimorfismos en los genes CYP 2C9 y VKORC1 explican gran parte de la variabilidad en la respuesta a los anticoagulantes dicumarínicos. Con respecto al tratamiento hipolipidemiante, el polimorfismo del gen SLCO1B1 se ha asociado a la aparición de miopatía en pacientes tratados con simvastatina. Muchos otros polimorfismos han sido postulados pero sin un impacto clínico definido hasta la fecha. La utilización de la farmacogenómica en la práctica cotidiana ofrece la oportunidad de poder predecir toxicidad o eficacia terapéutica.

Cardiovascular disease remains a major cause of morbidity and mortality worldwide. Current medical practice takes into account information based on population studies and benefits observed in large populations or cohorts. However, individual patients present great differences in both toxicity and clinical efficacy that can be explained by variations in adherence, unknown drug to drug interactions and genetic variability. The latter seems to explain from 20% up to 95% of patient to patient variability. Treating patients with cardiovascular disorders faces the clinician with the challenge to include genomic analysis into daily practice. There are several examples within cardiovascular disease of treatments that can vary in toxicity or clinical usefulness based on genetic changes. One of the main factors affecting the efficacy of Clopidogrel is the phenotype associated with polymorphisms in the gene CYP 2C9. Furthermore, regarding oral anticoagulants, changes in CYP2C9 and VKORC1 play an important role in changing the clinical response to anticoagulation. When analyzing statin treatment, one of their main toxicities (myopathy) can be predicted by the SLCO1B1 polymorphism. The potential for prediction of toxicity and clinical efficacy from the use of genetic analysis warrants further studies aiming towards its inclusion in daily clinical practice.

Nuevos indicadores clinicos. La calidad de vida relacionada con la salud / New clinical indicators. Health-related quality of life

In the last decades the need of better measurements of health outcomes has increased the interest for new clinical indicators. Health-related quality of life (HRQoL) has emerged in this context as a multidimensional model approach where the patient is the exclusive source of information. The main objective of HRQoL measurement is to provide a global evaluation of the impact of diseases and the consequences of treatments over the daily life of the patients. The instruments developed for that purpose are questionnaires; either generic--for the comparison between different diseases-, or specific--aimed to evaluate particular conditions. These questionnaires must demonstrate several psychometric properties, such as reliability, validity, responsiveness, and for some authors also feasibility. In many areas, HRQoL studies have demonstrated to increase the knowledge of the natural history of diseases and its global consequences, beyond the classic health outcomes information based on morbidity and mortality rates. This knowledge may assist in the design of epidemiological studies and improve the comparison of strategies in therapeutic interventions. Nevertheless, some controversial issues remain such as the clinical implications of absolute scores obtained, and the need for updating the content of the instruments in accordance with the changes in natural history of diseases under evaluation

Barrera hematoencefálica y pasaje de drogas al sistema nervioso central: parte I: consideraciones generales, histológicas, bioquímicas y farmacológicas / Hematoencephalic barrier and passage of drugs into the central nervous system

El sitio anatómico de la barrera hematoencefálica es la capa de células del endotelio capilar cerebral con sus uniones estrechas ("tight junctions") intercelulares. Entonces, la capacidad de pasaje de las drogas hacia el compartimento cerebral está regida principalmente por su facilidad de atravesar la interfase lipídica de las membranas plasmáticas de dichas células, es decir su liposolubilidad. Los antibióticos, al no utilizar mecanismos especiales de transporte hematoencefálico, no escapan a esta regla. Algunos antibióticos, cuya utilización es necesaria en casos de infecciones del sistema nerviosos central -como los aminoglucósidos-, no presentan transporte adecuado a través de la barrera, y en esto se basa el desarrollo de técnicas para hacer llegar estas drogas al compartimiento cerebral, de las cuales la más difundida es la administración directa en el líquido cefalorraquídeo. De todos modos, sería interesante realizar estudios comparativos tendientes a definir la verdadera utilidad de drogas de reciente aparición, con espectro similar y mayor liposolubilidad -como las cefalosporinas modernas-, con el fin de evitar los inconvenientes derivados de la práctica de esas técnicas de soslayo de la barrera hematoencefálica