El modelo, desarrollado junto al CEMIC, busca identificar pacientes con baja probabilidad de complicaciones y avanzar hacia una medicina personalizada que aumente el éxito de los trasplantes de riñón.
Especialistas del CONICET y del CEMIC desarrollaron un modelo predictivo capaz de anticipar el riesgo de rechazo e infecciones en pacientes trasplantados de riñón, uno de los principales desafíos de la medicina de trasplantes.
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«El modelo predictivo resulta especialmente prometedor para identificar pacientes que tienen muy baja probabilidad de presentar rechazo al riñón trasplantado y de padecer infecciones. También podría ser útil para resolver uno de los desafíos después de un trasplante renal: encontrar en el paciente el equilibrio justo de inmunosupresión para evitar que el sistema inmune reconozca al riñón trasplantado como extraño, lo ataque y desencadene un rechazo», explicó Marcela Echavarría, líder del trabajo, investigadora del CONICET y médica bioquímica.
El desarrollo apunta a una medicina personalizada que permita ajustar los tratamientos según el perfil de riesgo de cada paciente y aumentar las tasas de éxito de los trasplantes renales.
Con información de Diariohoy.net
