Un test de proteínas en la sangre podría predecir más de 60 enfermedades diez años antes de que aparezcan
Un grupo internacional de investigadores ha identificado una serie de ‘firmas de proteínas’ en los test de sangre que podrían usarse para detectar o predecir hasta 67 enfermedades.
Según detallan en la revista científica de alto impacto Nature Medicine, este estudio representa un ejercicio de proteómica: es decir, del estudio de la forma y la función de las proteínas de nuestro cuerpo. No sólo eso, sino que da cuenta del potencial de esta disciplina relativamente joven, ya que en opinión de estos autores estas ‘firmas’ identificadas pueden predecir si el paciente va a desarrollar las patologías (que incluyen el mieloma múltiple, el linfoma de no-Hodgkin o la enfermedad de las neuronas motoras) en la década siguiente con mayor precisión que los métodos tradicionales.
Una técnica útil en enfermedades menos comunes
El objetivo principal del trabajo, detallan, yacía en las personas con enfermedades más raras. Y es que mientras que las mediciones clínicas y el análisis de la historia médica son métodos predictivos aceptados y válidos para muchas condiciones habituales, las personas con patologías menos comunes no se benefician tanto de este modelo clínico. De hecho, la falta de test de sangre para algunos de estos problemas de salud suele resultar en retrasos importantes en el diagnóstico.
Así, con el fin de cuantificar este fenómeno, estos investigadores, adscritos al centro GlaxoSmithKline (GSK) de Estados Unidos y a varias instituciones del Reino Unido y Alemania, tomaron datos clínicos de una cohorte de cerca de 42.000 participantes en el estudio UK Biobank. Colectivamente, estos pacientes habían sido diagnosticados con 218 patologías diferentes.
Al mismo tiempo, también tuvieron en cuenta cierta información clínica de cada participante, incluyendo su edad, su género, su índice de masa corporal, su etnia, el consumo de alcohol y tabaco o los antecedentes de sus padres y madres. Posteriormente, emplearon los datos disponibles sobre el plasma sanguíneo para encontrar potenciales predictores proteómicos de las 218 enfermedades en entre un 70 y un 75% de los participantes.
Mejor detección de 67 enfermedades
El enfoque arrojó unas cuantas conclusiones interesantes. Por ejemplo, los autores del estudio encontraron que las enfermedades cardiovasculares y endocrinológicas estaban entre las que mejor podían predecirse empleando las evaluaciones clínicas tradicionales.
Por el contrario, hallaron que en el caso de 163 enfermedades un perfil proteómico de tan sólo cinco proteínas podía predecir la enfermedad tan bien como el modelo clínico; y en 67 enfermedades, la detección de entre cinco y 20 proteínas mejoraba sensiblemente la predicción de la evaluación clínica.
Estas enfermedades, en las que la tasa media de detección fue de un 45,5% (vs el 25% de usar sólo el modelo clínico) y la frecuencia de falsos positivos fue del 10%, incluyeron el mieloma múltiple, el linfoma de no-Hodgkin, la fibrosis pulmonar, la enfermedad celíaca, la cardiomiopatía dilatada y la enfermedad de las neuronas motoras.
El potencial de la proteómica
Por ejemplo, en el caso de la enfermedad celíaca (que aparece muchas veces de manera ‘silenciosa’ y que requiere pruebas muy invasivas para su diagnóstico), el enfoque de detección a través de firmas proteómicas lograba predecir hasta un 80% de los casos, con un 10% de falsos positivos.
Estos resultados, validados posteriormente en el resto de la cohorte, ilustran que los cambios en el perfil proteómico en sangre provocados por muchas enfermedades son evidentes hasta diez años antes de la manifestación clínica de la patología, lo que tiene obvias e importantes implicaciones de cara a diagnosticar estas condiciones.
En general, se trata de un estudio que pone de manifiesto la importancia creciente de la proteómica y sus aplicaciones diagnósticas y clínicas, y que adelanta las tecnologías cada vez más avanzadas empleadas en pruebas analíticas que pronto podrían alcanzar niveles de precisión sin precedentes.
Referencias
Carrasco-Zanini, J., Pietzner, M., Davitte, J. et al. Proteomic signatures improve risk prediction for common and rare diseases. Nature Medicine (2024). DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-024-03142-z
¿Quieres recibir los mejores contenidos para cuidar tu salud y sentirte bien? Apúntate gratis a nuestra nueva newsletter.
¡Ya estamos en WhatsApp! Si quieres recibir en tu móvil toda la actualidad y las noticias más importantes del día, pincha aquí y únete a nuestro canal. Es un sistema gratuito, cómodo y seguro.