El estudio identifica procesos metabólicos asociados con múltiples enfermedades no relacionadas



Muchas personas mayores, pero también cada vez más jóvenes, padecen varias enfermedades al mismo tiempo. Los científicos del Instituto de Salud de Berlín (BIH) en Charité – Universitätsmedizin Berlín, junto con colegas de Munich y el Reino Unido, ahora han identificado factores de riesgo comunes que predisponen a múltiples enfermedades, incluso aparentemente no relacionadas. Lo lograron mediante la evaluación de datos de más de 11,000 participantes del estudio, de los cuales estaban disponibles tanto la progresión de la enfermedad como los valores sanguíneos extensos. Los resultados abogan por un enfoque integral para la prevención de enfermedades. Los científicos ahora han publicado sus hallazgos en la revista Nature Medicine.

Muchas personas mayores padecen simultáneamente varias enfermedades, con frecuencia muy diferentes, una condición también conocida como multimorbilidad. Su calidad de vida está severamente restringida y reciben medicación de diferentes médicos, un proceso difícil y muchas veces insuficientemente coordinado. Las observaciones indican que ciertas enfermedades comúnmente ocurren juntas, pero las causas de esto son en gran parte desconocidas.

Datos de más de 11.000 participantes

En un estudio reciente, un equipo dirigido por la Dra. Claudia Langenberg, profesora de Medicina Computacional de BIH, y científicos de Munich y el Reino Unido han identificado una serie de procesos metabólicos que están asociados no solo con uno, sino simultáneamente con hasta 14 enfermedades. Los científicos analizaron datos de más de 11.000 participantes en el estudio de cohorte prospectivo EPIC-Norfolk. Esto registra cientos de mediciones de muestras de sangre, así como datos clínicos sobre enfermedades durante más de 20 años de seguimiento.

“Queríamos saber si hay ciertos marcadores en la sangre que indiquen un riesgo, no solo para una, sino para varias enfermedades al mismo tiempo”, explica Langenberg. Para hacer esto, los científicos primero examinaron la concentración de cientos de moléculas diferentes en las muestras de sangre de un total de 11.000 participantes del estudio. Luego examinaron cómo la concentración de metabolitos individuales se relacionaba con la aparición de un total de 27 enfermedades graves en los participantes. Los metabolitos incluían no solo productos metabólicos conocidos como azúcares, grasas y vitaminas, sino también sustancias cuya concentración depende de factores genéticos o ambientales. Por ejemplo, los científicos pudieron detectar los productos de degradación de los medicamentos, el consumo de café o la presencia de bacterias intestinales mediante un proceso conocido como “perfil molecular”.

Más de 20 años de datos médicos electrónicos

Las muestras de sangre ya se habían tomado de los participantes hace más de 20 años y se han almacenado a menos 196 grados centígrados desde entonces. En ese momento, la gente estaba mayormente sana. Las enfermedades que desarrollaron posteriormente se registraron sistemáticamente en detalle durante más de 20 años a través de datos hospitalarios electrónicos. “Esto nos permitió explorar cómo la concentración de cientos de moléculas en la sangre está relacionada con el desarrollo de una o múltiples enfermedades”, explica Langenberg.

Por ejemplo, el equipo descubrió que la concentración de muchos metabolitos en la sangre que estaban asociados con el inicio de la enfermedad se explicaba por una función hepática y renal deteriorada, obesidad o inflamación crónica. Pero también descubrieron que ciertos factores del estilo de vida o una diversidad reducida de bacterias intestinales, también conocidas como microbioma intestinal, influyen en los niveles sanguíneos y, por lo tanto, pueden proporcionar pistas sobre el desarrollo de enfermedades a lo largo del tiempo. Resultó que la mitad de todas las moléculas detectadas se asociaron con un riesgo mayor o menor de al menos una enfermedad, la mayoría con enfermedades múltiples, a veces muy diferentes, lo que apunta a vías metabólicas que aumentan el riesgo de multimorbilidad.

Dos tercios de todos los metabolitos asociados con más de una enfermedad

“Encontramos, por ejemplo, que una mayor concentración de la molécula similar al azúcar N-acetilneuraminado aumentaba el riesgo de no menos de 14 enfermedades”, explica Maik Pietzner, científico que trabaja con Claudia Langenberg y autor principal del artículo. “La gamma-glutamilglicina, por otro lado, está asociada exclusivamente con la aparición de diabetes. Otros miembros de los mismos grupos moleculares aumentan simultáneamente el riesgo de enfermedad hepática y cardíaca”. Langenberg agrega: “En general, observamos que dos tercios de las moléculas están asociadas con la aparición de más de una enfermedad. Esto está en consonancia con el hecho de que los pacientes a menudo desarrollan una variedad de enfermedades a lo largo de sus vidas. tener éxito en influir en estos factores clave, esto podría hacer posible contrarrestar múltiples enfermedades simultáneamente “.

Todos los resultados están disponibles públicamente

El extenso análisis de los científicos permite comprender los diversos factores que influyen en el metabolismo humano que antes no eran posibles con este nivel de detalle. Para que esta referencia esté disponible para los científicos de todo el mundo, los autores han desarrollado una aplicación web llamada “omicscience.org”. Pone a disposición del público todos los resultados en forma gráfica para que puedan ser utilizados en nuevos estudios. Langenberg agrega: “El sitio web permite a los científicos determinar factores de influencia clave para cualquier molécula en la que estén interesados ​​o descubrir conexiones completamente nuevas entre enfermedades. Todo esto solo fue posible gracias a nuestro enfoque sistemático basado en datos”.

Fuente:

Referencia de la revista:

Pietzner, M., et al. (2021) Metabolitos plasmáticos para perfilar las vías en la multimorbilidad de enfermedades no transmisibles. Medicina de la naturaleza. doi.org/10.1038/s41591-021-01266-0.

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