Investigadores españoles identifican pequeñas moléculas que predicen la insulina y el riesgo de diabetes tipo 2

MADRID, 10

Investigadores del CIBER de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBEROBN) y de la Unidad de Nutrición Humana de la URV en colaboración con otros grupos de investigación del estudio PREDIMED , como la Universidad de Navarra, la Universidad de Harvard y el Broad Institute de Boston (Estados Unidos), han identificado un modelo de metabolitos (pequeñas moléculas) que predicen la resistencia a la insulina y el riesgo de padecer diabetes tipo 2.

El hecho de examinar la capacidad predictiva de los metabolitos involucrados en diferentes vías, más allá de los factores de riesgo clásicos, puede servir para descubrir qué biomarcadores mejoran la predicción del riesgo de padecer esta enfermedad.

Además, y a juicio de los expertos, dirigidos por el investigador principal del CIBEROBN, Jordi Salas-Salvadó, como la diabetes tiene un inicio «progresivo», determinar los perfiles de metabolitos antes del diagnóstico de la enfermedad puede resultar de «mucha utilidad» para identificar biomarcadores diagnósticos de la diabetes tipo 2.

Concretamente, en el trabajo, publicado en el American Journal of Clinical Nutrition , los especialistas evaluaron la relación entre las concentraciones plasmáticas de metabolitos resistentes a la insulina al inicio del estudio y también después de uno y tres años de seguimiento de los pacientes que participaron.

Asimismo, evaluaron si los cambios en los niveles de metabolitos estaban asociados con cambios en la resistencia a la insulina después de un año de seguimiento, e investigaron el rendimiento predictivo de los metabolitos por el índice de resistencia a la insulina más allá de los factores de riesgo clásicos.

Para determinar qué papel tienen las anomalías metabólicas asociadas con la resistencia a la insulina en el desarrollo de la diabetes, estudiaron también si los metabolitos que predicen la resistencia a la insulina al inicio del estudio también podrían predecir el riesgo de diabetes después de una media de 3,8 años de seguimiento.

Del mismo modo, identificaron metabolitos específicos asociados a la resistencia a la insulina que mejoraron la predicción de la misma más allá de los factores de riesgo clásicos al inicio del estudio y durante un periodo de un año en una población anciana con alto riesgo cardiovascular.Estos metabolitos asociados con la resistencia a la insulina al inicio del estudio también predijeron el riesgo de diabetes.

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