Toward precision hernia surgery: integrating biomarkers, genomics, quantitative imaging, and artificial intelligence in abdominal wall repair.

چکیده اصلی

PURPOSE: Despite technical advances, the expansion of minimally invasive approaches and the development of novel biomaterials, recurrence and complications following abdominal wall hernia (AWH) repair remain frequent. This variability likely reflects anatomical and technical factors and host biological heterogeneity. Precision herniology is emerging as a translational paradigm integrating biomarkers, genetics, quantitative imaging, and artificial intelligence to refine risk stratification and therapeutic planning. METHODS: We conducted a critical narrative review with translational scope. PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, and Embase were searched from January 2015 to June 2026. We prioritized adult studies across four axes: (i) biomarkers of collagen, extracellular matrix, and cellular mechanisms; (ii) genetics and susceptibility to AWH; (iii) immunonutritional markers; (iv) artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) for predicting complexity and complications. RESULTS: The literature reveals convergent, albeit heterogeneous, signals indicating that host biology may contribute to variability in hernia phenotype and surgical outcomes. Alterations in collagen turnover and in the MMP-TIMP axis, fibroblast heterogeneity, inflammatory signaling, polygenic architecture related to connective tissue integrity, immunonutritional markers associated with perioperative vulnerability, and quantitative imaging metrics analyzed by AI/ML models represent biologically plausible, clinically relevant domains. CONCLUSION: Available data support the plausibility that host biological heterogeneity contributes to the formation, healing, prosthetic integration, and recurrence of AWH, thereby broadening the traditional paradigm centered predominantly on defect anatomy. The main value of this work is the critical integration of molecular and cellular biomarkers, genetics, quantitative imaging, and AI/ML into a unified conceptual framework for future precision herniology research.

ترجمه فارسی چکیده

هدف: با وجود پیشرفت‌های فنی، گسترش رویکردهای کم‌تهاجمی و توسعه مواد زیستی جدید، بازگشت و عوارض پس از تعمیر تورم دیواره شکمی (AWH) همچنان شایع است. این تنوع احتمالاً به عوامل آناتومیک و فنی و همچنین تنوع زیستی میزبان بازمی‌گردد. جراحی تورم دقیق به عنوان یک چارچوب ترجمه‌ای ظهور می‌کند که نشانگرهای زیستی، ژنتیک، تصویربرداری کمی و هوش مصنوعی را برای بهبود رتبه‌بندی ریسک و برنامه‌ریزی درمانی ادغام می‌کند. روش‌ها: ما یک مرور انتقادی داستانی با گستره ترجمه‌ای انجام دادیم. پایگاه‌های داده PubMed/MEDLINE، Scopus، Web of Science و Embase از ژانویه ۲۰۱۵ تا ژوئن ۲۰۲۶ جستجو شدند. ما مطالعات بالغ را در چهار محور اولویت‌بندی کردیم: (i) نشانگرهای کلاژن، ماتریس خارج سلولی و مکانیسم‌های سلولی؛ (ii) ژنتیک و حساسیت به AWH؛ (iii) نشانگرهای ایمونوتریشیونال؛ (iv) هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای پیش‌بینی پیچیدگی و عوارض. نتایج: ادبیات سیگنال‌های همگرا، اگرچه متنوعی را نشان می‌دهد که نشان می‌دهد زیست‌شناسی میزبان ممکن است به تنوع در پرفنوتیپ تورم و نتایج جراحی کمک کند. تغییرات در چرخه کلاژن و محور MMP-TIMP، تنوع فیبروبلاست، سیگنال‌التهابی، معماری پلی‌ژنی مرتبط با یکپارچگی بافت همبند، و نشانگرهای ایمونوتریشیونال مرتبط با آسیب‌پذیری perioperative، و شاخص‌های تصویربرداری کمی تحلیل شده توسط مدل‌های AI/ML، حوزه‌های باورپذیر بالینی هستند. نتیجه‌گیری: داده‌های موجود، امکان‌پذیری اینکه تنوع زیستی میزبان به تشکیل، بهبود، ادغام پروتزی و بازگشت AWH کمک می‌کند، پشتیبانی می‌کند. ارزش اصلی این کار، ادغام انتقادی نشانگرهای مولکولی و سلولی، ژنتیک، تصویربرداری کمی و AI/ML در یک چارچوب مفهومی واحد برای تحقیقات آینده در جراحی تورم دقیق است.

متن کامل اصلی