Resumen

En las últimas décadas, la terapia con células madre se ha convertido en una opción de tratamiento prometedora para reducir el dolor y reparar el cartílago. No obstante, en el caso de las células madre mesenquimales (MSC) se ha discutido en diversos ensayos clínicos sobre la inconsistencia de la eficacia terapéutica  en la medicina regenerativa. Este documento destaca la importancia de realizar una predicción precisa del resultado terapéutico con MSC con base en las condiciones del paciente, de manera que el personal clínico cuente con referencias robustas para la toma de decisión frente a las estrategias de tratamiento. En ese sentido fue desarrollado  un metaanálisis sobre las terapias de MSC para la reparación del cartílago mediante el aprendizaje automático y se generó una pequeña base de datos a partir de estudios clínicos e in vivo publicados. A partir del  modelo de red neuronal propuesto, fue posible identificar las propiedades críticas que tienen un impacto significativo en la reparación del cartílago.

• Materias:Tecnología médica Investigación médica Investigación Implantes artificiales Conservación de órganos tejidos etc. Células
• Subjects:Medical technology Medical research Scientific research Implants artificial Preservation of organs tissues etc. Cells
• Palabras claves:Cartílago, Redes neuronales, Aprendizaje automático, Implantes médicos, Células madre mesenquimales, Reparación de tejidos, Terapia con células madre, Ensayo clínico
• Keywords:Cartilage, Neural networks, Machine learning, Medical implants, Mesenchymal stem cells, Tissue repair, Stem cell therapy, Clinical trial