Tik tak zac S.A. de C.V.- De no existir previa autorización por escrito, queda expresamente prohibida la publicación, retransmisión, edición y cualquier otro uso de los contenidos de este portal.
Foto: Cortesía.
Un modelo científico interinstitucional integra tecnología, biomarcadores y análisis territorial para mejorar la detección temprana en mujeres en edad fértil.
ZACATECAS.- Zacatecas dio un paso estratégico hacia la innovación médica al presentar un modelo integral multimodal para el estudio de enfermedades autoinmunes en mujeres en edad fértil, durante un evento realizado en el Centro Cultural Casa del Cobre Huitzila.
La iniciativa, liderada por BIOTECZA en coordinación con la Benemérita Universidad Autónoma de Zacatecas (BUAZ), el INEGI, el ISSSTE y el Hospital San Agustín, articula esfuerzos científicos, clínicos y tecnológicos para fortalecer el diagnóstico oportuno de estos padecimientos.
El proyecto introduce un enfoque inédito en la investigación biomédica regional, al integrar cuatro ejes estratégicos: prevalencia epidemiológica, fenotipificación digital, georreferenciación territorial y validación algorítmica. Además, estos componentes se sustentan en criterios internacionales ACR–EULAR.
A través de una plataforma digital, el modelo combina inteligencia artificial, biomarcadores clínicos y análisis geoespacial, lo que permite mejorar la detección temprana y aumentar la precisión diagnóstica.
Durante su intervención, el director de BIOTECZA, Dr. Gerardo Salmón de la Torre, destacó que más de 200 enfermedades autoinmunes presentan altos niveles de subdiagnóstico, por lo que resulta urgente avanzar hacia esquemas de identificación oportuna.
Por su parte, el Dr. Juan José Bollain y Goytia de la Rosa, del Laboratorio de Inmunología y Biología Molecular de la BUAZ, explicó que los biomarcadores serológicos y el análisis de autoanticuerpos son clave para caracterizar clínicamente estas enfermedades.
En tanto, el coordinador estatal del INEGI, Ignacio García Dávora, subrayó que la georreferenciación epidemiológica permite entender la distribución territorial y los patrones poblacionales, lo que fortalece la toma de decisiones en salud pública.
Asimismo, la Mtra. Estefanía Aldaba Mendoza presentó la plataforma digital del proyecto, la cual integra datos clínicos, criterios internacionales e información inmunológica bajo un esquema de big data. Gracias a ello, se pueden generar modelos predictivos más precisos.
El componente clínico se consolidó con la participación del Dr. Andrés Rigoberto Herrera, del ISSSTE, y del Dr. Jorge de Santiago, del Hospital San Agustín, quienes aportan validación médica y contacto directo con pacientes.
Finalmente, este modelo posiciona a Zacatecas como un referente emergente en investigación biomédica, al consolidar una plataforma replicable que vincula ciencia, tecnología y salud pública frente a uno de los retos más complejos de la medicina actual.
