El poder predictivo de la sangre: el perfil metabolómico revela el riesgo de múltiples enfermedades a la vez
Esforzarse en la identificación temprana de los riesgos y en la adopción de medidas preventivas
Para evitar la aparición de enfermedades, es importante identificar lo antes posible a las personas que corren un riesgo especialmente elevado. Sin embargo, los métodos de detección actuales suelen ser costosos y se centran en una sola enfermedad a la vez. Científicos del Instituto de Salud de Berlín (BIH), la Charité - Universitätsmedizin de Berlín y el University College de Londres han analizado 168 marcadores metabólicos en muestras de sangre de más de 100.000 personas y han combinado estos datos con sus historiales médicos. Con la ayuda de la inteligencia artificial, pudieron predecir el riesgo de aparición de varias enfermedades con una sola prueba y mostrar dónde podría ser beneficiosa una intervención temprana. Sus resultados se han publicado en la revista Nature Medicine.
Berlin Institute of Health at Charité (BIH)
Más vale prevenir que curar: este es el lema que tenían en mente los científicos del BIH, la Charité y el University College London cuando empezaron a profundizar en el enorme tesoro de datos del Biobanco del Reino Unido. El estudio británico lleva más de 15 años haciendo un seguimiento de más de 500.000 participantes. Como todos los británicos disponen de una historia clínica electrónica desde los años 90, estos datos anónimos permiten observar la evolución de las enfermedades durante largos periodos de tiempo.
Recientemente, el Biobanco del Reino Unido puso a disposición de los investigadores un enorme paquete de datos: las muestras de sangre congelada de los participantes, algunas de las cuales tenían más de 15 años, habían sido analizadas para medir sus niveles de 168 metabolitos mediante espectroscopia de resonancia magnética nuclear (RMN). Este método se considera robusto, fácil de realizar y relativamente barato. Mide los niveles de sustancias como el colesterol y el azúcar en sangre, pero también de moléculas menos conocidas y que se identifican con menor frecuencia en los análisis de sangre. "Estudios recientes han demostrado que los metabolitos individuales -un producto intermedio o final del metabolismo- están relacionados con el desarrollo de diversas enfermedades", explica Jakob Steinfeldt, médico adjunto del Departamento de Cardiología del Campus Benjamin Franklin de Charité. "Sospechamos que la combinación de varios metabolitos diferentes podría proporcionarnos información predictiva sobre el riesgo de un individuo de desarrollar una serie de enfermedades diferentes. Y eso es lo que queríamos investigar".
Calcular el riesgo de enfermedad con inteligencia artificial
Junto con sus colegas del Centro de Salud Digital del BIH, los científicos examinaron los datos de los participantes en relación con 24 enfermedades comunes, entre ellas trastornos metabólicos como la diabetes, enfermedades cardiovasculares como los infartos y la insuficiencia cardíaca, enfermedades musculoesqueléticas, diversos tipos de cáncer y enfermedades neurológicas como el Parkinson. Determinaron qué participantes habían contraído alguna de las 24 enfermedades en el transcurso del estudio y combinaron esta información con la composición de los metabolitos en su sangre (el metaboloma sanguíneo) de una muestra que se había tomado antes de la aparición de la enfermedad. Con esta información, recurrieron a la inteligencia artificial para crear un modelo capaz de calcular hasta qué punto el estado metabolómico de la sangre predice el desarrollo de una futura enfermedad.
"Probamos los perfiles metabolómicos para ver su poder predictivo y comparamos estos resultados con los métodos convencionales para calcular el riesgo de enfermedad", informa Thore Bürgel, estudiante de doctorado en el Centro de Salud Digital del BIH y coprimer autor del artículo junto con Jakob Steinfeldt. "Descubrimos que nuestros perfiles mejoraban la predicción del riesgo para la mayoría de las enfermedades estudiadas cuando los combinábamos con información sobre la edad y el sexo de los participantes."
Intentar identificar el riesgo de forma precoz y actuar de forma preventiva
La combinación de edad, sexo y estado metabolómico fue capaz de predecir el riesgo de diabetes o insuficiencia cardíaca, por ejemplo, mejor que los predictores clínicos establecidos que miden el azúcar o el colesterol en sangre. Y con un coste inferior a 20 euros, examinar el metaboloma es también relativamente barato. "Es emocionante, porque podemos utilizar el metaboloma para evaluar el riesgo de muchas enfermedades a la vez", explica el profesor Ulf Landmesser, director del Departamento de Cardiología del Campus Benjamin Franklin de la Charité. "Por supuesto, si hay anomalías en la sangre que apunten a un mayor riesgo de enfermedad, examinaríamos más al paciente antes de intervenir. Pero esta es exactamente la dirección en la que también intentamos avanzar con el nuevo Centro de Prevención Cardiovascular Friede Springer: motivar a las personas para que se sometan a revisiones periódicas a partir de cierta edad, de modo que puedan tomar medidas preventivas a tiempo si es necesario", dice, y añade: "La mayoría de la gente ya hace lo mismo con sus coches".
Los científicos han ido un paso más allá con su modelo y han calculado los umbrales que podrían señalar cuándo serían aconsejables las intervenciones preventivas. En concreto: ¿A partir de qué umbrales el nuevo método identifica mejor a quienes podrían salvarse de una insuficiencia cardíaca, por ejemplo, mediante el uso de medicamentos? "Una vez más, vimos que el perfil metabolómico combinado con información sobre la edad y el sexo era tan bueno o incluso mejor que los análisis convencionales para identificar a los pacientes que podrían beneficiarse de una intervención preventiva en forma de medicación o cambios en el estilo de vida", afirma el profesor Roland Eils, director fundador del Centro de Salud Digital del BIH. "Desde entonces hemos podido validar con éxito nuestro modelo en otros cuatro estudios de cohortes realizados en los Países Bajos y el Reino Unido, lo que indica que nuestros modelos son ampliamente aplicables", añade.
Los estudios sólo son posibles gracias a los datos de libre acceso
El profesor John Deanfield, cardiólogo del University College de Londres, también ha participado estrechamente en el trabajo como becario visitante de Einstein BIH, financiado por la fundación Stiftung Charité. Visita regularmente a su anfitrión Ulf Landmesser en Berlín, y él mismo es visitado en Londres por Landmesser y Eils. Los científicos de Berlín hicieron la siguiente declaración conjunta: "La ciencia cruza las fronteras entre países y disciplinas. Sólo hemos podido llevar a cabo este importante trabajo gracias a nuestra conexión con Londres y a la apertura del Biobanco del Reino Unido para poner sus datos a disposición de estudios de todo el mundo."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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