Nuevo método diagnostica rápidamente riesgo de ECV mediante análisis molecular de sangre

Las lipoproteínas desempeñan un papel crucial en la salud cardiovascular, y su composición y concentración están estrechamente relacionadas con el riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV). También se asocian con diversas afecciones médicas, como la diabetes y la obesidad. Los métodos clínicos actuales para la determinación del perfil de lipoproteínas se centran principalmente en un conjunto limitado de marcadores sanguíneos, destinados principalmente a la evaluación de enfermedades cardiovasculares. Si bien las técnicas de resonancia magnética nuclear (RMN) ofrecen un análisis más detallado de las lipoproteínas, requieren espectrómetros de RMN de alto campo e instalaciones especializadas, que son costosas y a menudo no están disponibles en entornos clínicos. Ahora, un estudio pionero ha adaptado con éxito el análisis de lipoproteínas basado en espectroscopia de RMN de alto campo para su uso con sistemas de RMN de sobremesa más asequibles y fáciles de usar, lo que hace que las evaluaciones de riesgo de ECV de alto rendimiento sean más accesibles en clínicas y laboratorios de todo el mundo.

Este estudio pionero, realizado por un equipo internacional de investigadores del Australian National Phenome Centre (ANPC) en la Universidad de Murdoch (Murdoch, Australia) y otras instituciones colaboradoras, fue publicado en Analytical Chemistry. El equipo desarrolló un modelo de calibración que permite a los espectrómetros de RMN de sobremesa (que operan a 80 MHz) cuantificar con precisión 25 marcadores de lipoproteínas críticos, incluidos el colesterol total, LDL-C, HDL-C, ApoA1 y ApoB100, en menos de 15 minutos por muestra. Estos marcadores son vitales para evaluar el riesgo cardiometabólico y monitorear las condiciones inflamatorias, proporcionando a los médicos una herramienta de diagnóstico rápida y confiable. Uno de los logros significativos del estudio fue demostrar la reproducibilidad de los resultados en tres laboratorios independientes, validando la robustez de la tecnología.

La capacidad de realizar análisis precisos de lipoproteínas mediante instrumentos compactos y de fácil mantenimiento representa un cambio en la medicina preventiva. La asequibilidad y accesibilidad de la tecnología de RMN de sobremesa podrían revolucionar el despistaje de enfermedades cardiovasculares, especialmente en entornos con recursos limitados o en regiones geográficamente extensas con poblaciones dispersas, como Australia Occidental, donde los centros de análisis centralizados pueden estar a cientos de kilómetros de las comunidades rurales. Más allá de la evaluación del riesgo de ECV, esta tecnología también podría aplicarse al control de la diabetes, la monitorización de enfermedades inflamatorias crónicas e incluso al diagnóstico de enfermedades infecciosas, basándose en el descubrimiento de nuevos biomarcadores para infecciones virales activas por parte del ANPC. Los investigadores planean continuar perfeccionando el modelo de RMN de sobremesa, ampliando sus capacidades para que admita una gama más amplia de aplicaciones clínicas. La investigación en curso también incluirá su potencial para el seguimiento de la progresión de la enfermedad y las respuestas al tratamiento mediante estrategias de micromuestreo, consolidando aún más el papel del diagnóstico basado en RMN en la atención médica moderna.

“Actualmente, la mayoría de los marcadores de riesgo de ECV solo se miden en pacientes de alto riesgo, y sería mucho mejor detectarlos precozmente para poder tomar medidas correctivas”, afirmó el profesor Jeremy Nicholson, director del ANPC y codirector del estudio. “Este nuevo enfoque también nos permitirá estudiar a la población general a gran escala por primera vez”.

“Al eliminar las barreras asociadas con la RMN de alto campo, estamos permitiendo un acceso más amplio a la elaboración de perfiles lipídicos detallados, lo que podría mejorar significativamente la detección temprana y el tratamiento de enfermedades cardiovasculares y metabólicas”, añadió el Dr. Philipp Nitschke, investigador colaborador del estudio.

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