Sochob

Los futuros análisis de sangre serán más bien test de proteínas que proporcionarán a los profesionales de salud una información tan valiosa y precisa de nuestro estado de salud que incluso predecirán la aparición de futuras enfermedades.

Según un estudio que se publica hoy en «Nature Medicine», las proteínas presentes en nuestra sangre podrían en el futuro ayudar a proporcionar un ‘control de salud líquido’ integral, evaluar nuestra salud y predecir la probabilidad de que desarrollemos una variedad de enfermedades.

Algunos programas de medicina preventiva, como Health Check y Healthier You del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido, tienen como objetivo mejorar la salud y reducir nuestro riesgo de desarrollar enfermedades. Aunque dichas estrategias son económicas, rentables y escalables, podrían hacerse más efectivas utilizando información personalizada sobre la de salud y el riesgo de enfermedad de cada individuo.

La implementación cada vez mayor del de «big data» en la atención médica, al evaluar y analizar conjuntos de datos detallados a gran escala, hace cada vez más factible hacer predicciones sobre los resultados de salud y enfermedad y permitir enfoques estratificados para la prevención y el manejo clínico.

Ahora, este equipo internacional de investigadores del Reino Unido y EE. UU., que trabaja en colaboración de la compañía de biotecnología SomaLogic, ha demostrado que la medición a gran escala de proteínas en un solo análisis de sangre puede proporcionar información importante sobre nuestra salud y, además, ayudar a predecir una variedad de enfermedades diferentes y factores de riesgo.

Gracias al Big data cada vez es amas fácil hacer predicciones sobre los resultados de salud y enfermedad y permitir enfoques estratificados para la prevención y el manejo clínico

Nuestro cuerpo contiene alrededor de 30.000 proteínas diferentes, que están codificadas por nuestro ADN y regulan los procesos biológicos. Algunas de dichas proteínas ingresan al torrente sanguíneo por secreción intencional para orquestar procesos biológicos en la salud o en la enfermedad, por ejemplo, hormonas, citocinas y factores de crecimiento. Otras entran en la sangre a través de fugas por daño celular y muerte celular. Tanto las proteínas secretadas como las filtradas pueden informar el estado de salud y el riesgo de enfermedad.

Este es un estudio de “prueba de concepto” basado en cinco cohortes de observación en casi 17.000 participantes, los investigadores escanearon 5.000 proteínas en una muestra de plasma tomada de cada participante. El plasma es el componente más grande de la sangre y es el líquido transparente que queda después de la eliminación de los glóbulos rojos y blancos y las plaquetas. El estudio produjo la medición de alrededor de 85 millones de objetivos de proteínas.

La técnica implica el uso de fragmentos de ADN conocidos como aptámeros que se unen a la proteína objetivo. Utilizando la tecnología de secuenciación genética existente, los investigadores pueden buscar los aptámeros y determinar qué proteínas están presentes y en qué concentraciones.

Los investigadores analizaron los resultados utilizando métodos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos, por ejemplo, que un individuo cuya sangre contiene un cierto patrón de proteínas tiene un mayor riesgo de desarrollar diabetes. Los modelos cubrieron varios estados de salud, incluidos los niveles de grasa hepática, función renal y grasa visceral, consumo de alcohol, actividad física y comportamiento de fumar, y el riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 y enfermedad cardiovascular.

Muchas de las proteínas están vinculadas a varios estados o condiciones de salud; Por ejemplo, la leptina, que modula el apetito y el metabolismo, fue informativa para los modelos predictivos de porcentaje de grasa corporal, grasa visceral, actividad física y estado físico.

Una diferencia entre la secuenciación del genoma y la llamada ‘”proteómica” (estudiar en profundidad las proteínas de un individuo) es que, si bien el genoma es fijo, el proteoma cambia con el tiempo. Puede cambiar a medida que un individuo se vuelve más obeso, menos activo físicamente o fuma, por ejemplo, para que las proteínas puedan rastrear los cambios en el estado de salud de un individuo durante toda la vida.

“Las proteínas que circulan en nuestra sangre son una manifestación de nuestra composición genética, así como muchos otros factores, como los comportamientos o la presencia de enfermedades, incluso si aún no se han diagnosticado”, señala Claudia Langenberg, de la Unidad de Epidemiología del MRC en la Universidad de Cambridge. “Esta es una de las razones por las cuales las proteínas son tan buenos indicadores de nuestro estado de salud actual y futuro y tienen el potencial de mejorar la predicción clínica en diferentes y diversas enfermedades”.

Las proteínas puedan rastrear los cambios en el estado de salud de un individuo durante toda la vida.

Aunque el estudio una prueba de concepto, los investigadores dicen que a medida que la tecnología mejore y se vuelva más asequible, es posible que se pueda hacer una evaluación integral de la salud utilizando una batería de modelos de proteínas derivados de una sola muestra de sangre rutinaria.

“Este estudio demuestra un nuevo paradigma en el que la medición de las proteínas de la sangre proporciona con precisión información de salud que abarca varias especialidades médicas y que debería ser procesable para los pacientes y sus proveedores de atención médica”, dijo Peter Ganz, MD, co-líder de este estudio. “Espero que en el futuro veamos este estudio como un hito en la personalización y, por lo tanto, en la mejora de la atención de nuestros pacientes”.

Los futuros análisis de sangre serán más bien test de proteínas que proporcionarán a los profesionales de salud una información tan valiosa y precisa de nuestro estado de salud que incluso predecirán la aparición de futuras enfermedades.

Fuente: https://www.abc.es

Referencia: Williams SA, Kivimaki M, Langenberg C, et al. Plasma protein patterns as comprehensive indicators of health. Nat Med 2019;25:1851-1857.