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Desarrollan enfoque lípidómico para predecir la enfermedad cardiovascular, diabetes

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 25 Apr 2022
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Imagen: El espectrómetro de masas híbrido cuadrupolo-Orbitrap Thermo Scientific Q Exactive (Fotografía cortesía de Creative Proteomics)
Imagen: El espectrómetro de masas híbrido cuadrupolo-Orbitrap Thermo Scientific Q Exactive (Fotografía cortesía de Creative Proteomics)

La detección actual de enfermedades cardiovasculares y diabetes se basa en gran medida en factores como el historial del paciente, el sexo, la edad, el índice de masa corporal, así como en paneles sanguíneos que miden la glucosa en sangre y los metabolitos lipídicos, como el colesterol de alta y baja densidad y los triglicéridos.

Los grandes esfuerzos de genotipificación basados ​​en poblaciones, realizados durante los últimos años, han demostrado que muchos fenotipos, incluida la predisposición a enfermedades humanas, son poligénicos, es decir, resultan de una gran cantidad de loci genéticos, cada uno de los cuales tiene un efecto pequeño. En los estudios típicos de asociación de genoma completo (GWAS), estos tamaños de efecto se estiman por separado para cada posición variante porque una estimación conjunta es computacionalmente intratable.

Los científicos clínicos de la Universidad de Lund (Malmö, Suecia) que colaboraron con los de Lipotype GmbH (Dresde, Alemania), evaluaron el riesgo de diabetes tipo 2 (DT2) y enfermedad cardiovascular (ECV) para 4067 participantes en un gran estudio prospectivo, la Cohorte Malmö Dieta y Cáncer-Cardiovascular. Los investigadores recopilaron información sobre el estilo de vida de los pacientes, así como muestras de plasma sanguíneo de residentes suecos sanos de mediana edad, que fueron evaluados por primera vez entre 1991 y 1994 y luego se les hizo un seguimiento clínico hasta 2015.

Las mediciones (mmol/L) de colesterol total en ayunas, colesterol HDL, HbA1c, triglicéridos y glucosa se obtuvieron siguiendo el procedimiento estándar. Las muestras para la extracción de lípidos para la lipidómica mediante espectrometría de masas se analizaron mediante infusión directa en un espectrómetro de masas QExactive (Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, EUA) equipado con una fuente de iones TriVersa NanoMate (Advion Biosciences, Ithaca, NY, EUA). La genotipificación de los participantes se realizó utilizando la matriz de genotipificación Illumina GSA v1 (Illumina, San Diego, CA, EUA) 

Los investigadores encontraron que los pacientes con el mayor riesgo de cada enfermedad tenían un 37 % de probabilidad de contraer diabetes tipo 2 y un 40,5% de contraer una enfermedad cardiovascular. Los participantes del estudio en el grupo de alto riesgo mostraron composiciones de lípidos significativamente alteradas que afectaban a 167 especies de lípidos para la diabetes tipo 2 y 157 especies de lípidos para la enfermedad cardiovascular. La estratificación del riesgo se mejoró aún más al agregar variables clínicas estándar al modelo, lo que resultó en una tasa de casos del 51,0% y el 53,3 % en el grupo de mayor riesgo de DT2 y ECV, respectivamente.

Chris Lauber, PhD, profesor y autor correspondiente del estudio, dijo: “En principio, este estudio se puede usar para calcular el riesgo individual de DT2 o ECV a partir del lipidoma de una persona. Es un primer paso en la dirección de prácticas médicas personalizadas y ahora queremos pasar de la investigación a un ensayo que se pueda usar en la práctica médica”.

Los autores concluyeron que sus resultados demostraron que un subconjunto de personas con alto riesgo de desarrollar DT2 o ECV puede ser identificado años antes de la incidencia de la enfermedad. El riesgo lipidómico, que se deriva de una sola medición espectrométrica de masas que es económica y rápida, es informativo y podría ampliar la evaluación de riesgos tradicional basada en ensayos clínicos. El estudio se publicó originalmente el 3 de marzo de 2022 en la revista PLOS Biology.



Enlaces relacionados:
Universidad de Lund
Lipotype GmbH
Thermo Fisher Scientific
Advion Biosciences
Illumina

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