Pruebas emergentes sobre el papel de las Mirnas Exosomal como herramientas diagnósticas y pronósticos en la diabetes

Integración con los resultados de riesgo clínico

El valor pronóstico de las miRNAs exosomal se mejora significativamente cuando se combina con los parámetros clínicos existentes. Por ejemplo, añadir miR‐21 urinario exosomal y miR‐192 a la clasificación KIDGO mejoró la discriminación de progresión rápida y lenta de DKD en una cohorte de validación (C‐statistic de 0.72 a 0.81).

Aplicaciones y desafíos clínicos

Estado actual de la traducción

Aunque el potencial de las ARN exosomal es inmenso, la adopción clínica de tales pruebas enfrenta varios obstáculos sustanciales. La estandarización de variables preanálisis, incluyendo tubos de recolección de sangre, condiciones de almacenamiento, métodos de aislamiento exosome, y estrategias de normalización de miRNA, todavía falta.Las directrices MISEV2018 publicadas por ISEV han promovido el rigor, pero la variabilidad interlaboratoria sigue siendo significativa.

Consideraciones técnicas

• ]Eficiencia de la aislamiento: Ningún método único recupera todos los exosomas por igual; la ultracentrificación produce alta pureza pero es mano de obra intensiva y no fácilmente escalable. Cromatografía de la medida y kits de precipitación son más rápidos pero pueden co-islatar partículas no exosomales y agregados de proteínas.
• Extracción y cuantificación del ARN: Los rendimientos del miRNA exosomal son a menudo bajos, especialmente de la orina o la saliva, que requieren métodos de detección sensibles. El PCR cuantitativo (qPCR) es el enfoque más común, pero la secuenciación de próxima generación (NGS) se utiliza cada vez más para el descubrimiento.
• Normalización: Los controles de espiga comúnmente utilizados (por ejemplo, cel-miR-39) o referencias endógenas (por ejemplo, miR-16, miR‐10b o miR‐451a) tienen caveats: miR‐16 se altera en la diabetes y ciertos cánceres.
• ■ Heterogeneidad cohorte: Se realizaron / se realizaron muchos estudios pequeños (Se realizaron 100 participantes) y falta de validación en cohortes independientes. Edad, sexo, índice de masa corporal, uso de medicamentos (por ejemplo, metformina, estatinas) y comorbilidades pueden afectar a los perfiles de miRNA exosomal, pero pocos estudios tienen en cuenta para estos confundadores.

Contratistas de regulación y costos

Antes de que los exámenes de miRNA exosomal puedan introducir pautas clínicas, deben demostrar no sólo validez analítica sino también utilidad clínica, es decir, evidencia de que su uso mejora los resultados de los pacientes en comparación con la práctica actual. Varias empresas, incluyendo Diagnósticos Exosome (una marca Bio-Techne) y startups basadas en miR, han desarrollado ensayos para oncología, pero ninguna ha recibido aprobación de la FDA para indicaciones de diabetes.

Future Directions and Emerging Research

Inteligencia Artificial para el descubrimiento de firmas de MiRNA

Los algoritmos de aprendizaje automático se aplican cada vez más a grandes conjuntos de datos de miRNA exosomal para descubrir patrones que escapan a enfoques estadísticos convencionales. Bosque aleatorio, máquinas vectoriales de apoyo y modelos de aprendizaje profundo han sido entrenados en perfiles de miRNA para clasificar el estado de diabetes y predecir complicaciones.En un estudio de prueba de contacto, un modelo forestal aleatorio usando 384 miRNAs exosomal lograronómicos logró una AUC de 0.94 para distinguir las poblaciones independientes de la plataforma de ayuda.

MiRNAs exosomal como objetivos terapéuticos

Más allá de los diagnósticos, se están explorando los miRNAs exosomales como agentes terapéuticos o objetivos. La ingeniería exosomas para ofrecer oligonucleótidos anti-miR o mimics miRNA es un área activa de investigación preclínica. Por ejemplo, los exosomas cargados con un mimic miR-146a se han mostrado para reducir la inflamación y mejorar la sensibilidad de insulina en los modelos de ratón diabéticos.

Combinación con otros Omics

Integrar la profilación de miRNA exosomal con proteómica, metabolomics y epigenomics puede proporcionar una imagen más completa de la patofisiología de la diabetes. Los enfoques multiémicos pueden identificar las vías causales, revelar subtipos de enfermedad y permitir la medicina de precisión, reducir los pacientes a tratamientos basados en su perfil molecular. Los primeros esfuerzos combinando miRNA exosomal con datos metabólicos han mejorado la predicción de los avances clínicos.

Conclusión

Los miRNAs exosomales representan un cambio de paradigma en cómo abordamos el diagnóstico, monitoreo y pronóstico de la diabetes. Su presencia en biofluidos fácilmente accesibles, estabilidad excepcional y capacidad para reflejar la patología celular los convierten en biomarcadores ideales para la detección temprana y la estratificación de riesgo. Mientras que retos significativos: estandarización, validación, aprobación regulatoria y costo-necesitar evidencia de cientos de estudios convincentes en la diabetes

[LT4] Más lectura: Para una revisión completa de la biología exosome, vea la 2019 revisión en Reseñas endocrinas. Para actualizaciones sobre los tratamientos de miRNA en la enfermedad metabólica, consulte este artículo 2022 en Reseñas de la Naturaleza Endocrinología.