Modelos de enfermedades animales y modelos de enfermedades in vitro derivados de células iPS de pacientes para la biología cardiovascular-¿Qué tan cerca estamos de la enfermedad?
Autores: Kawaguchi, Nanako; Nakanishi, Toshio
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 14
Citaciones: Sin citaciones
Actualmente, los peces cebra, roedores, caninos y cerdos son los principales modelos de enfermedad utilizados en la investigación cardiovascular. En general, los animales más grandes tienen más similitudes fisiológicas con los humanos, lo que los convierte en mejores modelos de enfermedad. Sin embargo, pueden tener un uso restringido o limitado porque son difíciles de manejar y mantener. Además, las leyes de bienestar animal regulan el uso de animales experimentales. Diferentes especies tienen diferentes mecanismos de inicio de enfermedad. Los órganos en cada especie animal tienen características diferentes dependiendo de su historia evolutiva y entorno de vida. Por ejemplo, los ratones tienen tasas de frecuencia cardíaca más altas que los humanos. No obstante, los estudios preclínicos han utilizado animales para evaluar la seguridad y eficacia de los medicamentos humanos porque no existe otro método complementario. Por lo tanto, necesitamos evaluar las similitudes y diferencias en los mecanismos de enfermedad entre humanos y animales experimentales. La traducción de datos animales a humanos contribuye a eliminar la brecha entre estos dos. Los modelos de enfermedad in vitro se han utilizado como otra alternativa para los modelos de enfermedad humana desde el descubrimiento de las células madre pluripotentes inducidas (iPSCs). Se han generado cardiomiocitos humanos a partir de iPSCs derivadas de pacientes, que son genéticamente idénticos a los pacientes de origen. Los investigadores han intentado desarrollar sistemas de cultivo 3D que imiten in vivo. En esta revisión, exploramos los posibles usos de los modelos de enfermedad animal, los modelos de enfermedad in vitro derivados de iPSC, los animales humanizados y los recientes desafíos del aprendizaje automático. La combinación de estos métodos hará que los modelos de enfermedad sean más similares a la enfermedad humana.
Descripción
Actualmente, los peces cebra, roedores, caninos y cerdos son los principales modelos de enfermedad utilizados en la investigación cardiovascular. En general, los animales más grandes tienen más similitudes fisiológicas con los humanos, lo que los convierte en mejores modelos de enfermedad. Sin embargo, pueden tener un uso restringido o limitado porque son difíciles de manejar y mantener. Además, las leyes de bienestar animal regulan el uso de animales experimentales. Diferentes especies tienen diferentes mecanismos de inicio de enfermedad. Los órganos en cada especie animal tienen características diferentes dependiendo de su historia evolutiva y entorno de vida. Por ejemplo, los ratones tienen tasas de frecuencia cardíaca más altas que los humanos. No obstante, los estudios preclínicos han utilizado animales para evaluar la seguridad y eficacia de los medicamentos humanos porque no existe otro método complementario. Por lo tanto, necesitamos evaluar las similitudes y diferencias en los mecanismos de enfermedad entre humanos y animales experimentales. La traducción de datos animales a humanos contribuye a eliminar la brecha entre estos dos. Los modelos de enfermedad in vitro se han utilizado como otra alternativa para los modelos de enfermedad humana desde el descubrimiento de las células madre pluripotentes inducidas (iPSCs). Se han generado cardiomiocitos humanos a partir de iPSCs derivadas de pacientes, que son genéticamente idénticos a los pacientes de origen. Los investigadores han intentado desarrollar sistemas de cultivo 3D que imiten in vivo. En esta revisión, exploramos los posibles usos de los modelos de enfermedad animal, los modelos de enfermedad in vitro derivados de iPSC, los animales humanizados y los recientes desafíos del aprendizaje automático. La combinación de estos métodos hará que los modelos de enfermedad sean más similares a la enfermedad humana.