Integración multi-ómica asistida por bioinformática en sarcopenia: descripción de herramientas, flujos de trabajo y tendencias computacionales recientes

Abstract

La sarcopenia, definida como la pérdida progresiva de masa, fuerza y función muscular, es una de las principales manifestaciones del envejecimiento y un creciente problema de salud pública. El desarrollo de tecnologías ómicas —genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica y epigenómica— ha permitido profundizar en los mecanismos moleculares que la originan. Este trabajo tiene como objetivo analizar críticamente la integración multi-ómica asistida por bioinformática en la investigación de la sarcopenia, describiendo herramientas, flujos de trabajo y enfoques computacionales recientes. Se realizó una revisión sistemática basada en la búsqueda y análisis de estudios publicados en bases de datos científicas reconocidas (PubMed, ScienceDirect, Wiley, Scopus, SAGE, Embase, Springer Nature y SpringerLink). Se aplicaron criterios de inclusión y exclusión predefinidos, y se documentó el proceso mediante la herramienta PRISMA. Los hallazgos indican que la integración de datos multi-ómicos ha permitido identificar genes y biomarcadores relevantes, como NOX4, CD9, SPP1 y NEK6, asociados a inflamación, estrés oxidativo y disfunción mitocondrial. Las herramientas bioinformáticas más empleadas —limma, WGCNA, Cytoscape, STRING y MetaboAnalyst— facilitan el análisis diferencial, la construcción de redes y la interpretación funcional. Los flujos de trabajo actuales incorporan modelos de aprendizaje automático para la predicción de biomarcadores y la modelización de redes biológicas. En conclusión, la integración multi-ómica asistida por bioinformática ofrece una visión sistémica de la sarcopenia, favoreciendo la identificación de mecanismos clave y nuevas dianas terapéuticas. Sin embargo, la estandarización y la validación clínica siguen siendo retos esenciales para avanzar hacia una medicina de precisión en el envejecimiento muscular.