Nutrición y Salud

Diabetes y enfermedades cardíacas: los niveles de grasa en la sangre pueden mejorar la predicción del riesgo

La medición de los niveles de 184 moléculas de grasa en la sangre podría mejorar la forma en que evaluamos el riesgo de diabetes y enfermedades cardiovasculares de las personas

saludable


3 de marzo de 2022

Niveles altos de colesterol. Gráficos informáticos de glóbulos de colesterol en los vasos sanguíneos. El colesterol es un lípido, una sustancia similar a la grasa. En comparación con el colesterol HDL (lipoproteína de alta densidad), se cree que los niveles altos de colesterol LDL (lipoproteína de baja densidad) en la sangre aumentan el riesgo de aterosclerosis, el riesgo de depósitos de grasa en las paredes de las arterias. Esta es la principal causa de ataque cardíaco y accidente cerebrovascular.

Las partículas de LDL en la sangre transportan grasa

Animated Healthcare Ltd/Biblioteca de imágenes científicas

Los niveles en sangre de 184 moléculas de grasa pueden ayudar a predecir las personas con mayor riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 y enfermedades cardiovasculares en los años previos a la aparición de los síntomas.

Actualmente, los médicos evalúan el riesgo de estas enfermedades midiendo el índice de masa corporal, la presión arterial, el colesterol y los niveles de azúcar en la sangre de las personas. Ciertos rasgos genéticos también están asociados con el riesgo de enfermedad.

«Mostramos cómo [measuring blood fat concentrations] Nuestro conjunto de herramientas se puede ampliar para la detección temprana de personas con alto riesgo de diabetes y enfermedades cardiovasculares». chris lauber La empresa biotecnológica alemana Lipotype GmbH dijo en un comunicado de prensa.

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Lauber y sus colegas analizaron datos de unas 4000 personas que participaron en estudios anteriores Aprender Realizado en Suecia de 1991 a 2015. Sus muestras de sangre se analizaron con un espectrómetro de masas para medir los niveles de 184 tipos de grasas, también conocidas como lípidos.

El equipo usó esta información para entrenar primero un modelo de computadora para vincular la diabetes tipo 2 o la enfermedad cardiovascular con las concentraciones de lípidos en dos tercios de las personas al comienzo del estudio original.

Utilizaron estos modelos para calcular las puntuaciones de riesgo de enfermedad en función de los niveles de lípidos del tercio restante de las personas no incluidas en el conjunto de datos de entrenamiento. Descubrieron que las personas en el 10 por ciento superior de las personas con mayor riesgo de diabetes tipo 2 predicho por el nuevo método tenían un riesgo 168 por ciento mayor de desarrollar diabetes tipo 2, en comparación con la tasa de incidencia promedio para todo el grupo de estudio.

Al mismo tiempo, aquellos en el 10 por ciento superior que se predijo que tenían riesgo de enfermedad cardiovascular tenían una tasa de enfermedad cardiovascular 84 por ciento más alta en comparación con la incidencia promedio entre todos los participantes.

El análisis mostró que predecir el riesgo de enfermedad en función de los perfiles de grasa era más preciso que usar datos genéticos, y combinarlos mejoró ligeramente los resultados en comparación con los perfiles de lípidos solos.

«Necesitamos múltiples formas de capturar el riesgo [of type 2 diabetes and cardiovascular disease] Personalmente de manera precisa.Puntuación de riesgo [calculated from fat profiles] es probable que sea una herramienta nueva y eficaz para prevenir estas enfermedades con una enorme carga social», dijo Samuri Ripati en la Universidad de Helsinki, Finlandia.

Se necesita más investigación para confirmar los resultados y determinar si estas grasas en la sangre por sí mismas causan la enfermedad o reflejan otros cambios en el metabolismo del cuerpo que contribuyen a la enfermedad.

Algunos laboratorios clínicos tienen acceso a espectrómetros de masas para medir los lípidos en la sangre, pero el trabajo adicional también puede hacer posible medir los lípidos en la sangre de manera más amplia.

«El desafío ahora es desarrollar una plataforma que pueda traducir estos emocionantes descubrimientos en pruebas clínicas», dijo Pedro Mikel en el Baker Heart and Diabetes Institute en Melbourne, Australia.

Referencias de revistas: PLoS Biología , DOI: 10.1371/journal.pbio.3001561

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