{"id":{"repo_id":"dialnet","oai_identifier":"oai:dialnet.unirioja.es:TES0000023044"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/dialnet/oai:dialnet.unirioja.es:TES0000023044","repository":{"repo_id":"dialnet","name":"Dialnet","base_url":"https://dialnet.unirioja.es/oaites/OAIHandler"},"display":{"title":"Biomarcadores sanguíneos predictivos de respuesta al tratamiento anti-VEGF en degeneración macular asociada a la edad","abstract":"La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es una enfermedad incurable asociada con el envejecimiento, que destruye la visión central y fina. Múltiples evidencias han implicado a la inflamación, tanto sistémica como local, en la patogénesis de esta enfermedad. La inyección intravítrea de agentes anti-VEGF es actualmente 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. Los modelos de respuesta al tratamiento predictivo son una de las herramientas más poderosas para la medicina personalizada. Por tanto, la aplicación de estos modelos es muy útil para predecir el tratamiento óptimo para una aplicación temprana en cada paciente. En este trabajo se analizó el transcriptoma de las células mononucleares de sangre periférica (PBMCs) de pacientes con DMAE neovascular, antes del tratamiento con ranibizumab, para identificar biomarcadores de respuesta a este fármaco. Un modelo de clasificación compuesto por 4 ácidos ribonucleicos (RNA) y 1 micro RNA (miRNA) aislado de PBMCs fue capaz de predecir la respuesta a ranibizumab con alta precisión (área bajo la curva de la característica operativa del receptor = 0,968) 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.","abstract_html":"La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es una enfermedad incurable asociada con el envejecimiento, que destruye la visión central y fina. Múltiples evidencias han implicado a la inflamación, tanto sistémica como local, en la patogénesis de esta enfermedad. La inyección intravítrea de agentes anti-VEGF es actualmente 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. Los modelos de respuesta al tratamiento predictivo son una de las herramientas más poderosas para la medicina personalizada. Por tanto, la aplicación de estos modelos es muy útil para predecir el tratamiento óptimo para una aplicación temprana en cada paciente. En este trabajo se analizó el transcriptoma de las células mononucleares de sangre periférica (PBMCs) de pacientes con DMAE neovascular, antes del tratamiento con ranibizumab, para identificar biomarcadores de respuesta a este fármaco. Un modelo de clasificación compuesto por 4 ácidos ribonucleicos (RNA) y 1 micro RNA (miRNA) aislado de PBMCs fue capaz de predecir la respuesta a ranibizumab con alta precisión (área bajo la curva de la característica operativa del receptor = 0,968) 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.","abstract_has_math":false,"creators":["Oca Lázaro, Ana Isabel"],"institution":"Universidad de La Rioja (España)","degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":["Larráyoz Roldán, Ignacio Marcos (Universidad de La Rioja)","Velilla Osés, Sara (Universidad de La Rioja)"],"advisors":[],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":2022,"date_issued":"2022","date_published":"2022","updated_at":"2026-07-24T06:27:03Z","subjects":[],"languages":["spa"],"rights":["LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI"],"rights_urls":[],"identifier_entries":[]},"links":{"outbound_url":"https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaites?codigo=307378","outbound_label":"Repository record","outbound_source":"dc:identifier"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor","label":"Contributor","values":["Larráyoz Roldán, Ignacio Marcos (Universidad de La Rioja)","Velilla Osés, Sara (Universidad de La Rioja)"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Oca Lázaro, Ana Isabel"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:date","label":"Dc Date","values":["2022"]},{"key":"dc:publisher","label":"Institution","values":["Universidad de La Rioja (España)"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["text (thesis)"]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language","label":"Dc Language","values":["spa"]},{"key":"dc:rights","label":"Dc Rights","values":["LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier","label":"Identifier","values":["https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaites?codigo=307378"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description","label":"Description","values":["La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es una enfermedad incurable asociada con el envejecimiento, que destruye la visión central y fina. Múltiples evidencias han implicado a la inflamación, tanto sistémica como local, en la patogénesis de esta enfermedad. La inyección intravítrea de agentes anti-VEGF es actualmente 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. Los modelos de respuesta al tratamiento predictivo son una de las herramientas más poderosas para la medicina personalizada. Por tanto, la aplicación de estos modelos es muy útil para predecir el tratamiento óptimo para una aplicación temprana en cada paciente. En este trabajo se analizó el transcriptoma de las células mononucleares de sangre periférica (PBMCs) de pacientes con DMAE neovascular, antes del tratamiento con ranibizumab, para identificar biomarcadores de respuesta a este fármaco. Un modelo de clasificación compuesto por 4 ácidos ribonucleicos (RNA) y 1 micro RNA (miRNA) aislado de PBMCs fue capaz de predecir la respuesta a ranibizumab con alta precisión (área bajo la curva de la característica operativa del receptor = 0,968) 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."]},{"key":"dc:format","label":"Dc Format","values":["application/pdf"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Biomarcadores sanguíneos predictivos de respuesta al tratamiento anti-VEGF en degeneración macular asociada a la edad"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor":["Larráyoz Roldán, Ignacio Marcos (Universidad de La Rioja)","Velilla Osés, Sara (Universidad de La Rioja)"],"dc:creator":["Oca Lázaro, Ana Isabel"],"dc:date":["2022"],"dc:description":["La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es una enfermedad incurable asociada con el envejecimiento, que destruye la visión central y fina. Múltiples evidencias han implicado a la inflamación, tanto sistémica como local, en la patogénesis de esta enfermedad. La inyección intravítrea de agentes anti-VEGF es actualmente 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. Los modelos de respuesta al tratamiento predictivo son una de las herramientas más poderosas para la medicina personalizada. Por tanto, la aplicación de estos modelos es muy útil para predecir el tratamiento óptimo para una aplicación temprana en cada paciente. En este trabajo se analizó el transcriptoma de las células mononucleares de sangre periférica (PBMCs) de pacientes con DMAE neovascular, antes del tratamiento con ranibizumab, para identificar biomarcadores de respuesta a este fármaco. Un modelo de clasificación compuesto por 4 ácidos ribonucleicos (RNA) y 1 micro RNA (miRNA) aislado de PBMCs fue capaz de predecir la respuesta a ranibizumab con alta precisión (área bajo la curva de la característica operativa del receptor = 0,968) 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."],"dc:format":["application/pdf"],"dc:identifier":["https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaites?codigo=307378"],"dc:language":["spa"],"dc:publisher":["Universidad de La Rioja (España)"],"dc:rights":["LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI"],"dc:title":["Biomarcadores sanguíneos predictivos de respuesta al tratamiento anti-VEGF en degeneración macular asociada a la edad"],"dc:type":["text (thesis)"]},"updated_at":"2026-07-24T06:27:03Z"}