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Panel de biomarcadores sanguíneos supera las pruebas actuales para enfermedades hepáticas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 26 Jul 2026
Crédito de imagen: iStock
Crédito de imagen: iStock

La enfermedad hepática esteatósica asociada a disfunción metabólica (MASLD, por sus siglas en inglés) es una de las principales causas de disfunción hepática crónica y afecta a aproximadamente uno de cada tres adultos. El diagnóstico suele producirse en etapas avanzadas y todavía se basa, en parte, en la biopsia hepática invasiva, un procedimiento cuyos resultados pueden variar según el observador y que corre el riesgo de ocultar la naturaleza continua de la biología de la enfermedad. Asimismo, las pruebas no invasivas actuales presentan dificultades para captar la progresión a nivel molecular. Investigadores presentan ahora un mapa molecular basado en datos y biomarcadores en sangre que permiten situar a los pacientes a lo largo del espectro continuo de la MASLD.

En el Instituto Europeo de Bioinformática de EMBL (EMBL-EBI), trabajando con Open Targets y la University of Cambridge, los investigadores identificaron un conjunto de proteínas plasmáticas vinculadas a MASLD que puede utilizarse para diagnosticar y monitorizar a los pacientes. El equipo integró datos multimodales de pacientes para reconstruir una trayectoria molecular de la enfermedad, proporcionando una visión a nivel poblacional de cómo cambia la expresión génica a medida que progresa MASLD. El estudio se publicó en Nature Metabolism el 15 de julio de 2026.

La metodología ancla los cambios en la expresión génica a las características histológicas que definen la gravedad de MASLD entre los pacientes. Al identificar grupos de genes fuertemente asociados con estos cambios histológicos comunes, los investigadores construyeron una red reguladora relacionada con MASLD que capta la actividad de las vías de señalización y los patrones de respuesta celular. También aplicaron una clasificación de pacientes basada en la histología para estratificar a los individuos en grupos secuenciales y solapados, reflejando la trayectoria continua de la enfermedad en lugar de etapas discretas.

Utilizando conjuntos de datos emparejados de hígado y plasma, el equipo identificó 57 genes compartidos entre su cohorte de MASLD y la referencia plasmática, estableciendo un panel de biomarcadores medibles en sangre que puede situar a los pacientes a lo largo de la trayectoria de la enfermedad. Este panel superó a las pruebas diagnósticas no invasivas existentes y, con una validación adicional, podría complementar y refinar las evaluaciones actuales o potencialmente sustituirlas.

Cuando se disponía de biopsias repetidas, los cambios moleculares inferidos por el marco siguieron las muestras longitudinales a lo largo del tiempo, a pesar de la variabilidad introducida por el sexo y las comorbilidades. Los autores señalan que se necesita más investigación para determinar si los genes identificados son impulsores causales o consecuencias de los procesos de la enfermedad, pero la trayectoria ofrece un punto de partida para descifrar mecanismos con implicaciones para el diagnóstico y el tratamiento.

“Describir MASLD como una serie de etapas de enfermedad distintas simplifica en exceso una enfermedad altamente dinámica. Al replantear MASLD como un proceso continuo, pudimos captar cómo evoluciona la biología subyacente con el tiempo. Esperamos que nuestro marco ayude a impulsar un cambio conceptual en la forma en que se estudia y comprende MASLD”, dijo Ioannis Kamzolas, investigador posdoctoral en la Universidad de Cambridge y coautor principal del estudio.

“Me sorprendió muchísimo ver que los biomarcadores que identificamos basándonos solo en los datos eran mejores para predecir la etapa de la enfermedad de los pacientes que las pruebas de última generación de la clínica. También es un argumento sólido para considerar este enfoque en enfermedades similares, en las que es difícil obtener muestras repetidas de los pacientes”, dijo Evangelia Petsalaki, anteriormente líder de grupo en EMBL-EBI y responsable del proyecto Open Targets.

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