Factores Genéticos Y Autoinmunes En La Fisiopatología Delvitiligo: Implicaciones Para El Tratamiento Personalizado

Introducción: El vitíligo resulta de la interacción entre la susceptibilidad genética y la autoinmunidad mediada por células T, modulada por el estrés oxidativo y las señales de peligro tisulares locales (p. ej., HSP70i) (2–4,20). Estos hallazgos abren la puerta a estrategias de tratamiento personalizadas Objetivo: Sintetizar evidencia reciente sobre (a) loci genéticos y vías inmunes implicadas en el vitíligo; (b) mediadores translacionales y biomarcadores; y (c) implicaciones terapéuticas para la medicina personalizada Métodos: Revisión sistemática siguiendo PRISMA2020 (búsquedas en PubMed/MEDLINE, Scopus y Web of Science; sin restricciones de idioma; 2010–agosto de 2025). Se dio prioridad a los estudios genómicos (GWAS), estudios translacionales en humanos/modelos preclínicos, ensayos clínicos y metaanálisis relevantes. Se realizó una síntesis narrativa debido a la heterogeneidad clínica y metodológica (1). Resultados: La arquitectura genética involucra múltiples loci relacionados con la inmunidad innata y adaptativa (HLA, PTPN22, NLRP1, TYR, entre otros) y explica una proporción sustancial del riesgo (2,7–11). En la respuesta inmunitaria efectora, las células T de memoria CD8+ residentes en el tejido (TRM) y el eje IFN-γ/CXCL10 sustentan la actividad de la enfermedad y las recaídas (5,12–15). Entre las terapias dirigidas, los inhibidores de JAK han demostrado una repigmentación facial y corporal clínicamente significativa (16). En la enfermedad estable, el trasplante autólogo de melanocitos-queratinocitos (MKTP) logra una repigmentación duradera en grandes series y metaanálisis (17,18). Conclusiones: La integración de marcadores genéticos, biomarcadores inflamatorios (p. ej., CXCL10) y fenotipos clínicos permite la elaboración de perfiles de pacientes y la selección de terapias dirigidas (inhibición de JAK, fototerapia optimizada, cirugía en casos seleccionados). Se necesitan cohortes prospectivas basadas en biomarcadores para validar los algoritmos de personalización