Análisis de sangre distintivo de tres proteínas puede detectar la prediabetes no diagnosticada
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 16 Nov 2022 |

Las intervenciones médicas y conductuales en personas con prediabetes son efectivas para retrasar o prevenir la aparición de diabetes tipo 2, pero las técnicas actuales de diagnóstico y detección clínica pasan por alto a una proporción importante de personas con prediabetes. Las personas con intolerancia a la glucosa aislada (IGT aislada), un subtipo común de prediabetes, solo pueden identificarse a través de pruebas orales de tolerancia a la glucosa, ya que tienen resultados normales con las pruebas que se realizan con más frecuencia. La prueba de tolerancia a la glucosa oral es un procedimiento que requiere mucho tiempo y requiere extracciones de sangre repetidas, y no se realiza de forma rutinaria como parte de las estrategias de detección clínica de la diabetes tipo 2. Los científicos ahora han utilizado un enfoque proteómico para identificar una firma de tres proteínas en la sangre que puede mejorar la detección de IGT aislada.
Investigadores de la Universidad de Cambridge (Cambridge, Reino Unido) utilizaron un ensayo proteómico para medir los niveles de casi 5.000 proteínas en muestras de plasma sanguíneo de más de 11.000 participantes en el Estudio Fenland, cada uno de los cuales se sometió a una prueba oral de tolerancia a la glucosa. Los investigadores crearon un algoritmo de aprendizaje automático que pudo extraer un conjunto básico de algunas proteínas de las miles medidas que fueron más informativas para identificar a las personas con mayor probabilidad de tener IGT aislada antes de realizar una prueba oral de tolerancia a la glucosa.
Los investigadores identificaron una firma de solo tres proteínas que, cuando se combinaron con técnicas de detección estándar para la alteración de la tolerancia a la glucosa, mejoraron la identificación de personas con IGT aislada en la cohorte del estudio Fenland y, posteriormente, confirmaron este hallazgo en el estudio independiente Whitehall II. Sus resultados también indican que el ayuno antes de tomar la muestra de sangre no cambia significativamente la confiabilidad de la firma de tres proteínas para identificar a las personas con intolerancia a la glucosa, lo que aumentaría en gran medida la aplicación de la prueba en la práctica clínica.
Los investigadores sugieren que al reemplazar la estrategia de detección de dos pasos recomendada por las pautas actuales con una estrategia de detección de tres pasos que incorpora pruebas para la firma de tres proteínas, la cantidad de personas que necesitan someterse a pruebas orales de tolerancia a la glucosa para identificar un caso de IGT aislada, podría reducirse sustancialmente. Sin embargo, señalan que aún se pasarían por alto algunos individuos con IGT aislada, una consideración importante para la implementación clínica.
“El Estudio Fenland es único por su tamaño en la combinación de datos genéticos y muestras de sangre con mediciones objetivas de una variedad de características clínicas que incluyen pruebasorales de tolerancia a la glucosa”, dijo la estudiante de doctorado Julia Carrasco Zanini. "Al combinar este recurso con la tecnología de proteómica de captura amplia, pudimos identificar firmas de proteínas que mejoraron sustancialmente la detección de la intolerancia a la glucosa".
“Nuestra estrategia tiene el potencial de abordar una importante necesidad clínica no satisfecha: la identificación de una proporción significativa de personas con prediabetes que actualmente no se detectan. La identificación temprana permitiría intervenciones preventivas en el estilo de vida y el comportamiento para mejorar la salud de las personas afectadas y aliviar la carga de los sistemas de atención médica causada por su diagnóstico tardío”, agregó la profesora Claudia Langenberg. "Ahora nos gustaría evaluar la firma de tres proteínas en otras poblaciones y grupos étnicos y, en última instancia, probar la estrategia de tres pasos para identificar la prediabetes en ensayos de detección aleatorios".
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Universidad de Cambridge
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