Anales de la RANM

8 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 ORGANOIDES Fernández Gutiérrez B An RANM. 2023;140(01):7 - 8 significativa por parte de la mayoría de las comuni- dades de investigación. En la actualidad, un cultivo de población heterogénea de células y su respuesta posterior a las drogas puede ser algo impredecible y difícil de reproducir. Por el contrario, el desarrollo de cultivos organotípicos con composiciones celulares variadas puede ser extremadamente desafiante debido a las comple- jidades de los distintos tipos de células funcion- ales y organizaciones espaciales relevantes, las precisas proporciones de cada población hetero- génea, diferencias en transcriptomas entre células derivadas de células madre y sus células nativas, así como cualquier impacto potencial que puedan ejercer. Finalmente, la deriva clonal es otro evento inelud- ible que tiene el potencial de afectar la reproducibil- idad general de los cultivos organotípicos (denomi- nado "heterogeneidad organoide") (6). Todavía faltan una gran cantidad de conocimientos para perpetuar los avances y refinamientos de las tecnologías de organoides. El uso de productos animales, tales como andamiajes de suero o tejidos de origen animal, sigue siendo un defecto existente en la mayoría de las configuraciones actuales de los cultivos organotípicos Estos impactos negativos también pueden afectar a las drogas en cuanto a su detección o cualquier aplicación posterior. En consecuencia, para cumplir estándares de “buenas prácticas de manufacturación”, se necesitan mejoras mediante el uso de materiales sintéticos y alternativas biocompatibles. Por lo tanto, el análisis computacional de modelado se puede incorporar a la cultura organotípica y crear configuraciones como un medio para extrapolar de manera confiable conjuntos de datos complejos de información genómica, proteómica y metabólica, y transformarlos en conjuntos de datos en modelos matemáticos que son represen- taciones precisas del sistema biológico nativo. Además, aunque se creía que las plataformas de modelado basadas en humanos son muy superi- ores, en la predicción de las respuestas humanas, que los modelos basados en animales, la implemen- tación computacional de modelos es definitiva- mente beneficioso para validar la detección de resultados de cultivos organotípicos, así como la predicción clínica de puntos relevantes en el proceso (7). En conclusión, aunque las tecnologías actuales de organoides representan una versión primitiva de una poderosa plataforma para estudiar aspectos funcionales y genéticos de las enferme- dades humanas, tienen un excepcional potencial en el estudio de la etiología de la enfermedad, el desarrollo de los tejidos y órganos, la detección de drogas de alto rendimiento bajo una configu- ración simplista, y proporcionando tejidos confia- bles ilimitados para prácticamente cualquier enfermedad (8). DECLARACIÓN DE TRANSPARENCIA El autor/a de este artículo declara no tener ningún tipo de conflicto de intereses respecto a lo expuesto en el presente trabajo. BIBLIOGRAFÍA 1. Li Z, Xiang S, Li E N et al. Tissue engineering for musculoskeletal regeneration and disease modeling. Handb Exp Pharmacol. 2021; 265: 235-268. https://doi.org/10.1007/164_2020_377 2. Vives J, Batlle-Morera L. The challenge of de- veloping human 3Dorganoids into medicines. Stem Cell Res Ther. 2020; 11(1): 72 .https://doi. org/10.1186/s13287-020-1586-1 3. Ajalik R E, Alenchery R G, Cognetti J S et al. Human organ-on-a-chip microphysiological systems to model musculoskeletal pathologies andaccelerate therapeutic discovery. Front Bioeng Biotechnol. 2022; 10: 846230.https:// doi: 10.3389/fbioe.2022.846230 4. Burdis R, Kelly D J. Biofabrication and bioprin- ting using cellular aggregates, microtissues and organoids for the engineering of musculoske- letal tissues. Acta Biomater. 2021; 126: 1-14. https://doi: 10.1016/j.actbio.2021.03.016. 5. Colella G, Fazioli F, Gallo M et al. Sarcoma sphe- roids and organoids-promising tools in the era of personalized medicine. Int J Mol Sci. 2018; 19(2): 615. https://doi:10.3390/ijms19020615 6. Kang S M, Kim D, Lee J H, Takayama S, ParkJ Y. Engineered microsystems for spheroid and or- ganoid studies. Adv Healthc Mater. 2021; 10(2): e2001284. doi: 10.1002/adhm.202001284. 7. Ma Q†, Tao H†, Li Q et al. OrganoidDB: a com- prehensive organoid database for the multi- perspective exploration of bulk and single-cell transcriptomic profiles of organoids. Nucleic Acids Res. 2023; 51(D1): D1086-D1093. https:// doi.org/10.1093/nar/gkac942 8. Jiang Y, Torun T, Maffioletti SM, Serio A, Te- desco FS. Bioengineering human skeletal mus- cle models: Recent advances, current challenges and future perspectives. Exp Cell Res. 2022; 416(2): 113133. https://doi: 10.1016/j.yex- cr.2022.113133. Si desea citar nuestro artículo: Fernández-Gutiérrez B. Organoides: una poderosa herramienta en evolución. An RANM. 2023;140(01): 7– 8. DOI: 10.32440/ ar.2023.140.01. ed01