Perez-Diaz-del-Campo, NuriaLopez-Moreno, Miguelde Cuevillas, BegoñaMartinez-Urbistondo, DiegoMartínez, J. AlfredoRamos-Lopez, Omar2026-11-042026-11-042026-09Perez-Diaz-del-Campo, N, Lopez-Moreno, M, de Cuevillas, B, Martinez-Urbistondo, D, Martínez, J A & Ramos-Lopez, O 2026, 'Nutriomic Technologies for Characterizing, Diagnosing, Clustering and Managing Chronic Liver Diseases : Precision Nutrition Implications', International Journal of Molecular Sciences, vol. 27, no. 18, 8106. https://doi.org/10.3390/ijms271881061661-6596PubMedCentral: PMC13607498https://hdl.handle.net/10641/8524Publisher Copyright: © 2026 by the authors.Las enfermedades hepáticas crónicas suelen ir acompañadas de disfunción metabólica, lo que hace que la nutrición de precisión sea relevante para la prevención, el diagnóstico, la estratificación del riesgo y el tratamiento. Esta revisión resume la evidencia de la ómica nutricional en hepatología, haciendo hincapié en la enfermedad hepática esteatósica asociada a disfunción metabólica como modelo prevalente. La nutrigenética aporta información sobre la susceptibilidad hereditaria al identificar variación genética que afecta al manejo hepático de los lípidos, la exportación de triglicéridos, la remodelación de fosfolípidos y la lipogénesis impulsada por la glucosa. La nutrigenómica caracteriza los programas transcripcionales implicados en la lipogénesis hepática, la inflamación, el estrés oxidativo y la fibrogénesis. La nutriepigenética capta la memoria de exposición mediante la metilación del ADN, la regulación de histonas y la señalización por ARN pequeños, incluidos miR-122, miR-21, miR-34a y miR-192; la dieta podría modular esta capa a través del metabolismo de un carbono, la disponibilidad de donantes de metilo, el estrés oxidativo, las vías dependientes de acetil-CoA y NAD+, y la peroxidación lipídica. La nutrimetagenómica destaca taxones como Ruminococcus, Faecalibacterium, Veillonella, Bacteroides, Escherichia y Klebsiella, aunque su traslación requiere una caracterización funcional que vaya más allá de los taxones fecales. La nutrimetabolómica y la lipidómica, incluidas las plataformas OWL-liver, permiten seguir la adherencia dietética, las especies lipídicas, los ácidos biliares, los aminoácidos, las lipoproteínas y la falta de respuesta biológica. El progreso futuro requerirá modelos integrados centrados en el fenotipo y apoyados en IA, puestos a prueba en estudios longitudinales multiétnicos con evaluación dietética estandarizada, recogida de biomuestras, variables hepáticas clínicamente relevantes, flujos de trabajo realistas y estrategias adaptativas de cuidado del estilo de vida. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]Chronic liver diseases are frequently accompanied by metabolic dysfunction, making precision nutrition relevant for prevention, diagnosis, risk stratification, and management. This review summarizes nutritional omics evidence in hepatology, emphasizing metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease as a prevalent model. Nutrigenetics provides information on inherited susceptibility by identifying genetic variation affecting hepatic lipid handling, triglyceride export, phospholipid remodeling, and glucose-driven lipogenesis. Nutrigenomics characterizes transcriptional programs involved in hepatic lipogenesis, inflammation, oxidative stress, and fibrogenesis. Nutriepigenetics captures exposure memory through DNA methylation, histone regulation, and small-RNA signaling, including miR-122, miR-21, miR-34a, and miR-192; diet may modulate this layer through one-carbon metabolism, methyl-donor availability, oxidative stress, acetyl-CoA and NAD+-dependent pathways, and lipid peroxidation. Nutrimetagenomics highlight taxa such as Ruminococcus, Faecalibacterium, Veillonella, Bacteroides, Escherichia, and Klebsiella, but translation requires functional characterization beyond stool taxa. Nutrimetabolomics and lipidomics, including OWL-liver platforms, track dietary adherence, lipid species, bile acids, amino acids, lipoproteins, and biological non-response. Future progress will require AI-supported, phenotype-first integrated models tested in multiethnic longitudinal studies with standardized dietary assessment, biospecimen collection, meaningful liver endpoints, realistic workflows, and adaptive lifestyle-care strategies.4737275enghttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/MASHMASLDchronic liver diseasemetabolic liver diseasenutritional omicsprecision nutritionCatalysisMolecular BiologyComputer Science ApplicationsSpectroscopyPhysical and Theoretical ChemistryOrganic ChemistryInorganic ChemistryYesyesreview articleopen access10.3390/ijms27188106https://www.scopus.com/pages/publications/105051542356https://www.scopus.com/pages/publications/105051542356#tab=citedBy