MÉTODO DE PRONÓSTICO DEL DESARROLLO DE LA ARTRITIS REUMATOIDE

Descripción

En la actualidad no existen métodos de diagnóstico temprano que detecten la artritis reumatoide (AR) debido a que el diagnóstico de esta enfermedad puede resultar complicado en sus primeras etapas debido a que los primeros signos y síntomas son similares a muchas otras enfermedades autoinmunes inflamatorias crónicas.
En los resultados de investigación que han dado lugar a esta patente se ha identificado una población de microbiota que se encuentra incrementado en pacientes con AR y disminuido en pacientes sanos. Por ello se han elegido dichas poblaciones para el diagnóstico temprano de padecer una enfermedad inflamatoria autoinmune.
Los microorganismos elegidos pueden actuar como biomarcadores de la AR, los cuales nos permitan diferenciar la gravedad o grado de actividad de la enfermedad.
Asimismo, se contempla desarrollar kits comerciales de diagnóstico como de sustancias probióticas, prebióticas y nutracéuticos con dichas bacterias con el fin de mejorar el perfil de microbiota del paciente y finalmente los problemas asociados a la enfermedad.

Ventajas competitivas

Este método presenta las siguientes ventajas:

Permite diferenciar el grado de actividad y gravedad de la enfermedad, con el fin de predecir el pronóstico de estos pacientes.
Consiste en una prueba no invasiva y relativamente barata que podría mejorar el diagnóstico y prevención de la enfermedad.
Supone una mejora coste-efectividad para el sistema de sanidad y la población en general.
Mejora la calidad de vida de los pacientes al cambiar su perfil microbiano.

Usos y aplicaciones

Método de pronóstico en enfermedades autoinmunes, concretamente la patente se refiere a un método de pronóstico y prevención de la artritis reumatoide.

Sectores

Áreas

Titulares

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA, JUNTA DE ANDALUCÍA. CONSEJERÍA DE SALUD. SERVICIO ANDALUZ DE SALUD., CONSORCIO CENTRO DE INVESTIGACIÓN BIOMÉDICA EN RED, M.P.

Inventores

FRANCISCO JOSE TINAHONES MADUEÑO, ANTONIO FERNANDEZ NEBRO, NATALIA MENA VÁZQUEZ, SARA MANRIQUE ARIJA, ISABEL MORENO INDIAS, PATRICIA RUIZ LIMÓN, LIDIA SÁNCHEZ ALCOHOLADO, CAROLINA GUTIÉRREZ REPISO