El metaboloma: otra forma de medir los efectos nocivos de la obesidad sobre la salud
Como todos sabemos, la obesidad y ciertos problemas de salud están directamente relacionados. Esto incluye enfermedades como la diabetes tipo II, algunas de origen hepático o cardíaco, e incluso ciertos tipos de cáncer. La relación entre dichas patologías constituye un fuerte impulso para desarrollar nuevas técnicas de detección y de análisis y nuevos métodos para esclarecer estas conexiones, que en varios casos no llegan a ser del todo claras.
Actualmente, la obesidad es un fenotipo heterogéneo que se mide simplemente con el índice de masa corporal (IMC). Hay muchas variedades dentro de este fenotipo, lo que complica su conocimiento. Por ello, existe la necesidad de un método más preciso de fenotipado y categorización del riesgo en un gran número de personas con obesidad que permitan avanzar en la atención clínica y en el desarrollo de fármacos.
El profesor de Genómica Amalio Telenti ha dirigido un estudio, publicado en la revista “Cell Metabolism”, en el cual se han analizado tanto el metaboloma como el genoma de 2000 gemelos adultos y se han relacionado con el IMC, analizando las influencias genéticas y ambientales en la salud humana y el envejecimiento. Aproximadamente un tercio de los metabolitos objeto de estudio se asociaron con cambios en el IMC. Además, y de forma sorprendente, se concluyó que la genética no estaba tan relacionada con la obesidad como se esperaba, pues no se hallaron los suficientes patrones distintos entre obesos y no obesos como para que fueran predictivos. Por último, se concluyó que la mutación MC4R está asociada con la obesidad extrema, influyendo de forma importante en la regulación de la ingesta de alimentos y el balance energético.
Como ya es sabido, se necesita seguir progresando tanto en herramientas de análisis y detección, así como en procesamiento de datos, ya que este es un campo en el que cada vez se barajan cantidades de información más masivas en el día a día. Quizás con la llegada de la inteligencia artificial seamos capaces de desarrollar nuevos predictores, y adentrarnos un paso más en el masivo mundo de las Ómicas.
Link
https://www.institutoroche.es/noticiasmedicinapersonalizada/738/el_metaboloma_otra_forma_de_medir_los_efectos_nocivos_de_la_obesidad_sobre_la_salud
Referencia
Elizabeth. T. Cirulli, Lining Guo, Christine Leon Swisher, Bernard Thoerns, J. Craig Venter, Amalio Telenti. Profound perturbation of the metabolome in obesity is associated with health risk. Cell Metabolism, October 11, 2018.
By Manuel Soltero (DGMol)
Como todos sabemos, la obesidad y ciertos problemas de salud están directamente relacionados. Esto incluye enfermedades como la diabetes tipo II, algunas de origen hepático o cardíaco, e incluso ciertos tipos de cáncer. La relación entre dichas patologías constituye un fuerte impulso para desarrollar nuevas técnicas de detección y de análisis y nuevos métodos para esclarecer estas conexiones, que en varios casos no llegan a ser del todo claras.
Actualmente, la obesidad es un fenotipo heterogéneo que se mide simplemente con el índice de masa corporal (IMC). Hay muchas variedades dentro de este fenotipo, lo que complica su conocimiento. Por ello, existe la necesidad de un método más preciso de fenotipado y categorización del riesgo en un gran número de personas con obesidad que permitan avanzar en la atención clínica y en el desarrollo de fármacos.El profesor de Genómica Amalio Telenti ha dirigido un estudio, publicado en la revista “Cell Metabolism”, en el cual se han analizado tanto el metaboloma como el genoma de 2000 gemelos adultos y se han relacionado con el IMC, analizando las influencias genéticas y ambientales en la salud humana y el envejecimiento. Aproximadamente un tercio de los metabolitos objeto de estudio se asociaron con cambios en el IMC. Además, y de forma sorprendente, se concluyó que la genética no estaba tan relacionada con la obesidad como se esperaba, pues no se hallaron los suficientes patrones distintos entre obesos y no obesos como para que fueran predictivos. Por último, se concluyó que la mutación MC4R está asociada con la obesidad extrema, influyendo de forma importante en la regulación de la ingesta de alimentos y el balance energético.
Como ya es sabido, se necesita seguir progresando tanto en herramientas de análisis y detección, así como en procesamiento de datos, ya que este es un campo en el que cada vez se barajan cantidades de información más masivas en el día a día. Quizás con la llegada de la inteligencia artificial seamos capaces de desarrollar nuevos predictores, y adentrarnos un paso más en el masivo mundo de las Ómicas.
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https://www.institutoroche.es/noticiasmedicinapersonalizada/738/el_metaboloma_otra_forma_de_medir_los_efectos_nocivos_de_la_obesidad_sobre_la_salud
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Elizabeth. T. Cirulli, Lining Guo, Christine Leon Swisher, Bernard Thoerns, J. Craig Venter, Amalio Telenti. Profound perturbation of the metabolome in obesity is associated with health risk. Cell Metabolism, October 11, 2018.
By Manuel Soltero (DGMol)
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