Predicen el riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 a partir de los ácidos grasos presentes en la sangre
Investigadores de la Universidad de Córdoba, liderados por el catedrático en Medicina Interna, José López Miranda, ha ideado la forma de predecir el riesgo de padecer diabetes tipo 2 mediante un complejo análisis de sangre. El estudio ha conseguido establecer un sistema que pronostica la posibilidad de desarrollar esta enfermedad a partir de la composición de ácidos grasos presentes en el plasma sanguíneo, unos ácidos grasos que en gran medida dependen de la ingesta dietética pero también de cómo el metabolismo de cada persona los modifica.
Fuente: Universidad de Córdoba
La Organización Mundial de la Salud calcula que en el mundo existen 442 millones de personas adultas con diabetes, lo que equivale a 1 de cada 11 habitantes. Cerca del 95% de estos casos se deben a diabetes tipo 2, una enfermedad en la que el cuerpo no produce o no usa correctamente la insulina, la hormona responsable de que la glucosa entre en las células para proporcionarles energía. Como consecuencia, los niveles de glucosa en sangre aumentan por encima de lo normal, lo que a la larga afecta gravemente a la salud y genera serios problemas en distintos órganos del cuerpo.
Ahora, esta enfermedad podría detectarse incluso antes de que aparezca para que no pille por sorpresa a los pacientes y puedan frenarse sus efectos. El grupo de investigación CTS-525 de la Universidad de Córdoba, liderado por el catedrático en Medicina Interna de la institución universitaria, José López Miranda, ha ideado la forma de predecir el riesgo de padecer diabetes tipo 2 mediante un complejo análisis de sangre.

Investigadores del proyecto FAME, que estudia la relación entre la composición lipídica del plasma sanguíneo y las enfermedades metabólicas.
El estudio ha conseguido establecer un sistema que pronostica la posibilidad de desarrollar esta enfermedad a partir de la composición de ácidos grasos presentes en el plasma sanguíneo, unos ácidos grasos que en gran medida dependen de la ingesta dietética pero también de cómo el metabolismo de cada persona los modifica.
Concretamente, la investigación ha analizado en profundidad más de 500 especies lipídicas en la sangre, una información que, según apunta el autor principal del estudio en la UCO, permite establecer “la huella metabólico-lipídica de cada persona al detalle”. El objetivo es diseñar estrategias de intervención directas sobre los pacientes que presenten riesgo de padecer diabetes tipo 2, una enfermedad que afecta aproximadamente al 15% de la población mundial y que, a tenor de los resultados, podría controlarse de forma anticipada estableciendo cambios en la alimentación. La diabetes es una enfermedad silenciosa que a menudo pasa desapercibida incluso para los que la padecen. Ahora, este nuevo sistema de predicción podría hacer reaccionar a tiempo a los profesionales sanitarios para mejorar su pronóstico.
Los resultados, que serán publicados próximamente y con más detalle en una revista científica, se enmarcan dentro del proyecto de investigación internacional FAME, un proyecto en el que también participa el grupo GC21 de la UCO, liderado por Feliciano Priego, y que pretende estudiar la relación entre la composición lipídica del plasma sanguíneo y distintas enfermedades metabólicas. El objetivo es establecer biomarcadores a partir de los ácidos grasos presentes en el organismo y estudiar cómo la dieta los modula para determinar el riesgo de padecer ciertos trastornos metabólicos.
EL proyecto, a su vez, según destaca el investigador, se engloba dentro de un gran ensayo clínico denominado CORDIOPREV que pretende analizar las posibilidades de padecer un infarto de miocardio en pacientes que ya han sufrido un primer episodio cardiovascular. Para ello, se están confrontando dos modelos de dieta saludable –dieta mediterránea y dieta pobre en grasas y rica en hidratos de carbono complejos- en poblaciones de alto riesgo para comprobar cómo la alimentación puede modular la probabilidad de que se desarrolle un segundo infarto.
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