{"id":90729,"date":"2024-02-19T13:26:21","date_gmt":"2024-02-19T12:26:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iispv.cat\/?p=90729"},"modified":"2024-02-19T13:32:22","modified_gmt":"2024-02-19T12:32:22","slug":"metabolomica-i-machine-learning-per-a-trobar-una-signatura-molecular-predictiva-independent-de-la-glucosa-en-diabetis-tipus-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iispv.cat\/es\/metabolomica-i-machine-learning-per-a-trobar-una-signatura-molecular-predictiva-independent-de-la-glucosa-en-diabetis-tipus-2\/","title":{"rendered":"Metabol\u00f3mica y machine learning para encontrar una firma molecular predictiva independiente de la glucosa en diabetes tipo 2"},"content":{"rendered":"\n

El IISPV y varios grupos del CIBERDEM han participado en un estudio que ha combinado metabol\u00f3mica basada en resonancia magn\u00e9tica nuclear y machine learning para encontrar una firma molecular independiente de la glucosa asociada al desarrollo de diabetes tipo 2 (DM2), es decir un conjunto de indicadores biol\u00f3gicos que podr\u00edan servir como se\u00f1ales tempranas o predictores de la enfermedad m\u00e1s all\u00e1 de los tradicionales.<\/p>\n\n\n\n

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Foto del Grupo de Investigaci\u00f3n en L\u00edpidos y Arteriosclerosis (IISPV-URV).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

El trabajo, cuyos resultados se han publicado en Diabetes Research & Clinical Practice, se ha llevado a cabo en un subgrupo de individuos del estudio Di@bet.es, un estudio nacional, transversal y poblacional del CIBERDEM iniciado en 2008-2010 y que midi\u00f3 la prevalencia e incidencia de diabetes tipo 2 en la poblaci\u00f3n adulta en el conjunto de Espa\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n

Se trata de un estudio conjunto de los grupos dirigidos por Josep Ribalta (Institut d’Investigaci\u00f3 Sanit\u00e0ria Pere Virgili y la Universitat Rovira i Virgili), Gemma Rojo (Instituto de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica de M\u00e1laga) y Xavier Correig (Universitat Rovira i Virgili). El primer firmante es Enrique Oscariz, de Biosfer Teslab, spin-off del IISPV y de la Universidad Rovira i Virgili dirigida por N\u00faria Amig\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

El personal investigador asegura que \u201cel trabajo persegu\u00eda encontrar trazas moleculares independientes de glucosa que pudieran estar asociadas con el desarrollo futuro de diabetes mellitus tipo 2\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Para ello, se analizaron conjuntamente tres grupos de personas, con datos correspondientes a un periodo de an\u00e1lisis de 8 a\u00f1os del estudio Di@bet.es: personas que desarrollaron DM2 en alg\u00fan momento del periodo de seguimiento; personas que no desarrollaron diabetes, pero s\u00ed presentaban concentraciones de glucosa iguales a las del grupo anterior; y un grupo de control.<\/p>\n\n\n\n

Sobre los datos de los tres subgrupos se realiz\u00f3 un an\u00e1lisis metabol\u00f3mico del suero para obtener perfiles de lipoprote\u00ednas y glicoprote\u00ednas y 15 metabolitos de bajo peso molecular. Posteriormente, los datos obtenidos se insertaron como inputs en varios modelos basados en machine learning.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados del estudio mostraron que las variables relacionadas con las glicoprote\u00ednas, la creatinina, la creatina, las peque\u00f1as part\u00edculas de HDL y los intervalos de Johnson-Neyman de la interacci\u00f3n de Glyc A y Glyc B eran estad\u00edsticamente significativos.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan apunta el Dr. Ribalta: \u201cel modelo de an\u00e1lisis permiti\u00f3 mostrar una contribuci\u00f3n relevante de la inflamaci\u00f3n (patr\u00f3n de glicosilaci\u00f3n y HDL) y del m\u00fasculo (creatinina y creatina) en el desarrollo de la diabetes tipo 2 como factores independientes de la hiperglucemia\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Referencia bibliogr\u00e1fica<\/strong>: Ozcariz, E., Guardiola, M., Amigo, N, Rojo-Mart\u00ednez, G., Valdes, S., Rehues, P., Masana, L., Ribalta, J. (2023). NMR-based metabolomic profiling identifies inflammation and muscle-related metabolites as predictors of incident type 2 diabetes mellitus beyond glucose: The Di@bet.es study. Diabetes Research and Clinical Practice. 202. 110772. 10.1016 doi: https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.diabres.2023.110772<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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