{"id":10338,"date":"2020-03-13T06:33:31","date_gmt":"2020-03-13T10:33:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sochob.cl\/web1\/?p=10338"},"modified":"2020-03-13T06:34:16","modified_gmt":"2020-03-13T10:34:16","slug":"un-analisis-de-sangre-puede-resaltar-el-riesgo-de-aumento-de-peso-y-diabetes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sochob.cl\/web1\/un-analisis-de-sangre-puede-resaltar-el-riesgo-de-aumento-de-peso-y-diabetes\/","title":{"rendered":"Un an\u00e1lisis de sangre puede descubrir el riesgo de aumento de peso y diabetes"},"content":{"rendered":"

El m\u00e9todo de an\u00e1lisis de sangre utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico y puede usarse para predecir si los pacientes aumentar\u00e1n de peso, a menos que cambien sus h\u00e1bitos.<\/em> Investigadores de la Universidad de Campinas (UNICAMP) en el estado de S\u00e3o Paulo, Brasil, han desarrollado un programa inform\u00e1tico que analiza mol\u00e9culas en el plasma sangu\u00edneo para buscar biomarcadores que identifiquen a las personas que corren el riesgo de tener sobrepeso y desarrollar enfermedades relacionadas con la obesidad.<\/em><\/strong>\u00a0<\/p>\n

El proyecto se llev\u00f3 a cabo en Brasil con fondos de la Fundaci\u00f3n de Amparo en Pesquisa do Estado de S\u00e3o Paulo (FAPESP). Los resultados se describen en el documento, \u201cCombinando el aprendizaje autom\u00e1tico y la metabol\u00f3mica para identificar biomarcadores de aumento de peso\u201d, publicado en la revista Frontiers in Bioengineering and Biotechnology<\/em>.<\/p>\n

\u00abLa prueba es 90% precisa para detectar si el sujeto aumentar\u00e1 de peso sin ning\u00fan tipo de intervenci\u00f3n\u00bb, dijo el investigador principal del estudio, el profesor Rodrigo Ramos Catharino, jefe del Laboratorio de Biomarcadores Innovare de UNICAMP.\u00a0\u201cTambi\u00e9n muestra si existe el riesgo de desarrollar enfermedades como diabetes, presi\u00f3n arterial alta y dislipidemia.\u00a0Es una herramienta importante porque los profesionales de la salud pueden usarla para recomendar cambios en el estilo de vida antes de que se materialice un problema\u00bb.<\/p>\n

La prueba consiste en un an\u00e1lisis de espectr\u00f3metro de masas para detectar todos los metabolitos presentes en la sangre del paciente y producir un perfil de los diversos procesos metab\u00f3licos que funcionan en el organismo.\u00a0Los datos obtenidos por espectrometr\u00eda de masas son procesados \u200b\u200bpor el nuevo software.<\/p>\n

El programa fue escrito como parte de la investigaci\u00f3n de doctorado de Fl\u00e1via Lu\u00edsa Dias-Audibert, en colaboraci\u00f3n con el investigador Luiz Cl\u00e1udio Navarro.\u00a0El asesor de tesis de Dias-Audibert es el profesor Anderson Rezende Rocha del Instituto de Ciencias de la Computaci\u00f3n de UNICAMP.\u00a0El grupo fue apoyado por el Centro de Investigaci\u00f3n de Obesidad y Comorbilidades (OCRC), un Centro de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Difusi\u00f3n (RIDC) financiado por FAPESP y patrocinado por UNICAMP.<\/p>\n

\u00abEl programa analiza la muestra de sangre en busca de cinco metabolitos que funcionan como biomarcadores con el potencial de predecir el aumento de peso\u00bb, agreg\u00f3 Catharino. \u00abCuando uno de estos biomarcadores est\u00e1 presente en la muestra, el paciente tender\u00e1 a desarrollar diabetes si se vuelve obeso\u00bb. Los archivos de software son de c\u00f3digo abierto y se pueden descargar de forma gratuita desde Internet.\u00a0Seg\u00fan Catharino, cualquier servicio de salud con acceso a un espectr\u00f3metro de masas puede aplicar la metodolog\u00eda. \u201cEs una t\u00e9cnica econ\u00f3mica y asequible incluso para el SUS [sistema nacional de salud de Brasil].\u00a0Todo lo que necesita es un espectr\u00f3metro de masas para una red de hospitales y cl\u00ednicas ambulatorias\u00bb.<\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/p>\n

La metodolog\u00eda desarrollada en UNICAMP combina la metabol\u00f3mica con el aprendizaje autom\u00e1tico, una subdisciplina de la inteligencia artificial. Los investigadores utilizaron datos obtenidos del an\u00e1lisis de muestras de sangre suministradas por 180 personas para \u00abense\u00f1ar\u00bb al programa a reconocer un patr\u00f3n asociado con el aumento de peso. La mitad de los voluntarios incluidos en el estudio estaban dentro del rango de IMC considerado saludable, mientras que el resto ten\u00eda sobrepeso en diversos grados o ten\u00eda obesidad.<\/p>\n

\u00abSe tomaron medidas antropom\u00e9tricas para todos los participantes, que tambi\u00e9n completaron un cuestionario sobre antecedentes familiares de enfermedades cr\u00f3nicas, as\u00ed como la edad y el sexo\u00bb, explic\u00f3 Catharino. \u201cUtilizamos algunos de los pacientes para entrenar el software y otros para validarlo comparando sus resultados con su propia antropometr\u00eda e historial de salud. Se utiliz\u00f3 el algoritmo aleatorio de aprendizaje autom\u00e1tico de bosques para la parte de capacitaci\u00f3n\u00bb. Los investigadores encontraron que 18 metabolitos pueden servir como biomarcadores de procesos metab\u00f3licos relacionados con la acumulaci\u00f3n de grasa, cinco de los cuales tienen el potencial de predecir el aumento de peso.<\/p>\n

\u00abLa prostaglandina B2 y el carboxi-leucotrieno B4 son metabolitos del \u00e1cido araquid\u00f3nico [un \u00e1cido graso de la familia omega-6] que se sabe que participan en procesos inflamatorios, en el reclutamiento de c\u00e9lulas al sitio de la inflamaci\u00f3n y en la producci\u00f3n de especies reactivas de ox\u00edgeno [un exceso del cual perjudica el funcionamiento celular]\u201d, dijo Dias-Audibert.\u00a0\u00abOtras dos mol\u00e9culas que identificamos fueron argininosuccinato y dihidrobiopterina, las cuales est\u00e1n involucradas en el ciclo del \u00f3xido n\u00edtrico y pueden considerarse marcadores de la producci\u00f3n de radicales libres\u00bb.<\/p>\n

Seg\u00fan Dias-Audibert, la combinaci\u00f3n de estos biomarcadores sugiere que la retroalimentaci\u00f3n de la cascada inflamatoria se produce en personas con sobrepeso. \u00abEste hallazgo coincide con los de varios estudios que describen la inflamaci\u00f3n cr\u00f3nica de bajo grado como uno de los procesos nocivos activos en la condici\u00f3n de sobrepeso\u00bb, dijo.<\/p>\n

El quinto biomarcador que result\u00f3 ser un predictor potencial de aumento de peso fue el \u00e1cido carboximetilpropil-furanpropanoico (CMPF), un metabolito asociado con la disfunci\u00f3n de las c\u00e9lulas productoras de insulina en el p\u00e1ncreas y el desarrollo de diabetes. \u00abTeniendo en cuenta que hab\u00eda diab\u00e9ticos en el grupo de estudio, este biomarcador podr\u00eda ser el v\u00ednculo entre el aumento de peso y la diabetes\u00bb, agreg\u00f3 Dias-Audibert.<\/p>\n

Catharino dijo que el programa de computadora tambi\u00e9n puede ser utilizado por profesionales de la salud para evaluar la efectividad de un tratamiento prescrito para reducir el porcentaje de grasa corporal de un paciente. \u201cIncluso antes de que el sujeto pierda peso, es posible saber si la intervenci\u00f3n est\u00e1 funcionando bien.\u00a0Si se interrumpen los procesos metab\u00f3licos que conducen a la acumulaci\u00f3n de grasa, los 18 metabolitos que identificamos tender\u00e1n a desaparecer del plasma sangu\u00edneo\u201d, dijo.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> https:\/\/bariatricnews.net<\/p>\n

Referencia:<\/strong> Dias-Audibert FL, Navarro LC, de Oliveira DN, et al. Combining machine learning and metabolomics to identify weight gain biomarkers.<\/a> Front. Bioeng. Biotechnol., 24 January 2020.<\/p>\n

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