PROTEÍNAS PLASMÁTICAS: ¿TE INTERESA BAJAR DE PESO Y MEJORAR TU SALUD?
CIENTIFICOS BUSCAN PATRONES QUE PODRÍAN AYUDARTE
Autor Chimalli Digital
Científicos emprendieron la tarea de hallar evidencia que demuestre que los patrones de expresión de proteínas plasmáticas codifican fuertemente múltiples estados de salud diferentes, riesgos de enfermedades futuras y comportamientos de estilo de vida.
Desarrollaron y validaron modelos de fenotipo proteico para 11 indicadores de salud diferentes: grasa hepática, filtración renal, porcentaje de grasa corporal, masa grasa visceral, masa corporal magra, aptitud cardiopulmonar, actividad física, consumo de alcohol, tabaquismo, riesgo de diabetes y riesgo de eventos cardiovasculares primarios.
Los análisis se planificaron, documentaron y ejecutaron prospectivamente a escala en muestras archivadas y datos clínicos, con un total de 85 millones de mediciones de proteínas en 16,894 participantes aproximadamente.
Dicho estudio de prueba de concepto demuestra que los patrones de expresión de proteínas codifican de manera confiable muchos problemas de salud diferentes, y que el escaneo de proteínas a gran escala, junto con el aprendizaje automático, es viable para el desarrollo y la futura entrega simultanea de múltiples medidas de salud.
Los científicos previnieron que, con una mayor validación y la adición de más modelos de fenotipo proteico, dicho enfoque podría permitir un llamado control de salud líquido individualizado y de fuente única.
Paralelamente al aumento de la afectación de las poblaciones de todo el mundo debido a múltiples morbilidades y enfermedades crónicas evitables, incrementa la necesidad de prevenir enfermedades.
Como respuesta a ello, los proveedores de atención medica han instituido programas de medicina preventiva.
Dichos programas suelen tener la ventaja de presentar un enfoque económico, rentable y escalable.
No obstante, las herramientas clave para que sean útiles podrían mejorarse más allá de tomar el historial médico, un número limitado de pruebas de laboratorio y participación grupal en coaching de salud.
Pues si bien las pruebas y evaluaciones de estilo de vida y bajo costo generan estimaciones a nivel poblacional, la adherencia a largo plazo es difícil de sostener y un proceso que no es individualizado no puede ser óptimo para todos.
Se han sugerido aplicaciones de big data y sistemas médicos para proporcionar información adicional para transformar la atención médica, pero dichas afirmaciones dependen del grado en que la información está codificada dentro de la fuente de datos y de si se puede extraer fácilmente.
Hay cierta evidencia de una menor utilización de la atención médica asociada con mediciones de salud fisiológica ricas en información, pero la escalabilidad está limitada por el alto costo de generar dichos datos.
El estudio llevado a cabo por los científicos evaluó si el escaneo de proteínas puede llenar el vacío entre las demandas contemporáneas de practicidad y bajo costo y la promesa futura del impacto de la medicina personalizada, sistémica y basada en datos.
PERO… ¿QUÉ SON LAS PROTEÍNAS?
Las proteínas son moléculas efectoras que propician las funciones de los genes y modulan las comorbilidades, las conductas y los tratamientos farmacológicos.
Representan un enorme recurso potencial para el diagnóstico, la prevención, el seguimiento y el tratamiento personalizado, sistémico y basado en datos.
Las proteínas regulan procesos biológicos y pueden integrar los efectos de los genes con los del medio ambiente, la edad, las comorbilidades, las conductas y los medicamentos.
Existen 19,000 genes humanos aproximadamente que codifican cerca de 30,000 proteínas.
De ellas, hasta 2200 proteínas ingresan al torrente sanguíneo mediante secreción intencionada para orquestar procesos biológicos en la salud o en la enfermedad, incluidas hormonas, citocinas, quimiocinas, adipocinas y factores de crecimiento.
Otras proteínas ingresan al plasma a través de fugas debido al daño celular y la muerte celular.
Tanto las proteínas secretadas como las de fuga pueden informar sobre el estado de salud y el riesgo de enfermedad.
Por lo tanto, los científicos plantearon la hipótesis de que el escaneo de proteínas podría ofrecer evaluaciones de salud integrales e individualizadas, pero con la conveniencia de una sola fuente y una mayor usabilidad en la práctica médica típica.
Si bien dicho enfoque que utiliza aptámeros modificados ha adquirido eficacia para descubrir y comprender las interacciones entre genes y proteínas, farmacología de medicamentos, sistemas de control biológico, biomarcadores en enfermedades y riesgos individuales, el envejecimiento y la obesidad, no se había valorado previamente como una evaluación de salud cuantitativa y potencialmente holística para la evaluación simultanea de múltiples problemas de salud.
Es por ello que en el estudio de prueba de concepto basado en cinco cohortes observacionales en 16,894 participantes, los científicos evaluaron la capacidad del escaneo de aproximadamente 5,000 proteínas en cada muestra de plasma para simultáneamente capturar las huellas individualizadas del estado de salud actual, el impacto de los comportamientos modificables y el riesgo de incidencia de enfermedades cardiometabólicas (diabetes, enfermedad coronaria, accidente cerebrovascular o insuficiencia cardiaca).
¿CÓMO PUEDEN AYUDAR LOS PATRONES DE PROTEÍNAS PLASMATICAS A MEJORAR LA SALUD DE LA POBLACIÓN?
Dicho estudio proteómico que representa un conjunto de análisis definidos prospectivamente de muestras y datos retrospectivos archivados de cinco cohortes bien caracterizados, se midieron 5,000 proteínas aproximadamente en casi 17,000 participantes, lo que resultó en cerca de 85 millones de mediciones de proteínas individuales.
Los resultados fueron analizados rigurosamente mediante planes estadísticos predefinidos que se basaron en diversos enfoques de aprendizaje automático supervisado de última generación.
Siendo la intención de dicho estudio de prueba de concepto la evaluación del potencial del escaneo de proteínas para convertirse en una única fuente de información capaz de caracterizar múltiples elementos del estado de salud actual de un individuo, comportamientos modificables y riesgos futuros para la salud cardiometabólica a partir de una sola muestra de sangre.
La captura de información de salud en cada uno de dichos dominios sería un requisito previo para tener una idea del futuro llamado control de salud líquido.
Los científicos lograron cumplir dichos objetivos en gran medida. Validaron patrones de proteínas plasmáticas escaneadas para seis estados de salud actuales, tres comportamientos y dos riesgos clave de enfermedades futuras.
La validación de dichos modelos de fenotipo proteico, cada uno de los cuales consta de 13 a 375 mediciones de proteínas que involucran un total de 891 proteínas humanas, proporciona una prueba de concepto para una evaluación de la salud proteómica escalable, individualizada y holística que podría llevarse a cabo únicamente a partir de proteínas plasmáticas.
Los modelos que desarrollaron predijeron resultados de algunas de las mejores medidas clínicas o fisiológicas relevantes para la salud preventiva.
Siendo que adquirir la misma información usando técnicas estándar requeriría exámenes médicos, pruebas de laboratorio, pruebas de esfuerzo y evaluaciones de imágenes, con hasta nueve citas diferentes para pacientes y con importantes costos por paciente.
Si bien algunos de los modelos mostraron un alto rendimiento (como el r2 de 0.91 para el porcentaje de grasa corporal), otros sólo tenían un poder de estimación modesto (por ejemplo, la estadística C de 0.66 a 0.69 para eventos cardiovasculares).
No obstante, dichos resultados siguen siendo modestamente mejores que los factores de riesgo tradicionales y también podrían añadir valor para superar el uso incompleto del cálculo de riesgos en la atención primaria.
Una característica importante del estudio llevado a cabo por los científicos es el uso de una única fuente de información (es decir, una única extracción de sangre) para los modelos de fenotipo de proteínas.
Este fue un objetivo clave de la prueba de concepto de control de salud y, por ende, no incluyeron factores de riesgo demográficos o conocidos en los modelos, a menos que fuera absolutamente necesario para lograr el rendimiento deseado.
Dicho enfoque permitió que los algoritmos de aprendizaje automático incluyeran proteínas que representaban la biología de factores clínicos y demográficos cuando fuera útil.
Por dicha razón, tampoco probaron si los modelos podrían mejorarse aún más agregando otras características (historial, signos físicos, pruebas de laboratorio o información genética).
Es posible que dichos modelos de fuentes múltiples puedan mejorar el rendimiento de los modelos absolutos, aunque su inclusión tiene implicaciones potenciales de aumento de costos y pérdida de conveniencia.
Otra característica insatisfactoria de dicho estudio es su separación del análisis biológico.
No utilizaron ninguna información de plausibilidad biológica o causalidad de la literatura para la selección de características, porque la mayoría de proteínas escaneadas nunca se han medido a escala y porque algunas de las proteínas en los modelos implementados por los científicos son proteínas de fuga que podrían informar sobre la lesión celular en lugar de la causalidad biológica.
La proteína individual con mayor impacto en múltiples modelos fue el regulador del apetito y el metabolismo, la leptina, que se incluyó en los modelos de porcentaje de grasa corporal, grasa visceral, actividad física y aptitud cardiopulmonar.
La mayor superposición entre los modelos fue la inclusión coincidente de proteínas en los modelos de grasa hepática, grasa visceral y diabetes incidente.
El mayor valor potencial de tales evaluaciones probablemente provenga de su sensibilidad al cambio longitudinal en el estado de salud o los riesgos; futuros estudios tendrán que investigar dicha cuestión.
Para concluir, dicho estudio de prueba de concepto muestra que los patrones de expresión de proteínas escaneados codifican diversos tipos marcadamente distintos de información de salud.
Por ende, es concebible que, con una mayor validación y la posibilidad de ampliar el número de pruebas, se pueda realizar una evaluación de salud integral y holística utilizando una batería de modelos de proteínas derivados de una sola muestra de sangre.
Siendo el subsiguiente paso el probar la aplicabilidad de los modelos de proteínas que los científicos han derivado y validado en cohortes de observación en condiciones de investigación en sistemas de salud del mundo real.
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