{"id":330511,"date":"2020-12-29T14:00:00","date_gmt":"2020-12-29T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/agrupacion-asociada-a-biomarcadores-verificada-por-multiples-estudios\/"},"modified":"2020-12-29T14:00:00","modified_gmt":"2020-12-29T13:00:00","slug":"agrupacion-asociada-a-biomarcadores-verificada-por-multiples-estudios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/agrupacion-asociada-a-biomarcadores-verificada-por-multiples-estudios\/","title":{"rendered":"Agrupaci\u00f3n asociada a biomarcadores verificada por m\u00faltiples estudios"},"content":{"rendered":"

El fenotipado y la subclasificaci\u00f3n de los pacientes diab\u00e9ticos son cada vez m\u00e1s importantes para ofrecer opciones de tratamiento adaptadas a cada paciente. Mientras tanto, existen varios an\u00e1lisis de conglomerados que han podido descubrir ciertos patrones espec\u00edficos de las caracter\u00edsticas de los pacientes. Una conclusi\u00f3n es que la estratificaci\u00f3n de los diab\u00e9ticos de tipo 2 podr\u00eda ser \u00fatil para optimizar la gesti\u00f3n de la enfermedad.<\/strong><\/p>\n

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En la Reuni\u00f3n Virtual de la EASD de este a\u00f1o, la doctora Miriam Udler, de la Facultad de Medicina de Harvard, Boston, inform\u00f3 sobre los resultados actuales de la investigaci\u00f3n en este campo [1]. M\u00e1s del 90% de todos los diab\u00e9ticos se clasifican actualmente como diab\u00e9ticos de tipo 2, y la proporci\u00f3n restante se divide entre diab\u00e9ticos de tipo 1 y una mezcolanza de otras formas de diabetes (por ejemplo, MODY) [2]. Sin embargo, los resultados emp\u00edricos demuestran que la diabetes de tipo 2, en particular, es un cuadro cl\u00ednico muy heterog\u00e9neo [3]. Una subtipificaci\u00f3n m\u00e1s diferenciada es importante por varias razones, dijo el ponente. En primer lugar, la terapia puede adaptarse m\u00e1s espec\u00edficamente al problema individual. En segundo lugar, es m\u00e1s probable que sea posible una predicci\u00f3n fiable del curso de la enfermedad, as\u00ed como de las complicaciones previstas. En tercer lugar, se pueden evaluar los riesgos de las deficiencias de salud asociadas [1]. La subclasificaci\u00f3n de la diabetes puede hacerse en funci\u00f3n de varios criterios. Por un lado, es posible una clasificaci\u00f3n por tipo de datos (fenotipos cl\u00ednicos frente a correlaciones genotipo-fenotipo) y, por otro, hay concesiones conceptuales que entran en juego. Aqu\u00ed hay que aclarar si se trata de una categorizaci\u00f3n est\u00e1tica o de una subdivisi\u00f3n con l\u00edmites fluidos y si corresponde m\u00e1s a una divisi\u00f3n en clases o a un continuo.<\/p>\n

Agrupaciones de fenotipos basadas en an\u00e1lisis de datos de registro<\/h2>\n

Una publicaci\u00f3n importante en este contexto es un estudio de Ahlqvist et al. publicado en The Lancet, en el que los autores realizaron un an\u00e1lisis de conglomerados basado en datos en pacientes con diabetes reci\u00e9n diagnosticada (n=8980) [3]. Los conjuntos de datos proced\u00edan de la cohorte sueca All New Diabetics in Scania. Los autores pudieron identificar cinco grupos de pacientes reproducibles, que se caracterizaban por unas caracter\u00edsticas de los pacientes y unos factores de riesgo de enfermedades secundarias significativamente diferentes. Las cinco agrupaciones (Resumen 1)<\/span> se basan en las siguientes variables medidas en el momento del diagn\u00f3stico: Anticuerpo del \u00e1cido glut\u00e1mico descarboxilasa, edad en el momento del diagn\u00f3stico, IMC, HbA1c, p\u00e9ptido C para estimar la funci\u00f3n de las c\u00e9lulas beta (HOMA2-B) y la resistencia a la insulina (HOMA2-IR). Los nombres de los grupos son los siguientes: SAID (diabetes autoinmune grave), SIDD (diabetes insulinodependiente grave), SIRT (diabetes insulinorresistente grave), MOD (diabetes leve relacionada con la obesidad), MARD (diabetes leve relacionada con la edad). Los distintos grupos se caracterizan por diferentes niveles de resistencia a la insulina y diferentes riesgos de complicaciones [4]. La SAID es esencialmente la misma que la diabetes tipo 1 cl\u00e1sica. Los cuatro grupos restantes pueden asignarse a la diabetes de tipo 2. Entre otras cosas, los pacientes del grupo 3 (resistencia a la insulina m\u00e1s grave) ten\u00edan un riesgo significativamente mayor de enfermedad renal diab\u00e9tica que los pacientes de los grupos 4 y 5. Sin embargo, los pacientes de los tres grupos recibieron una medicaci\u00f3n similar. Adem\u00e1s, los an\u00e1lisis mostraron que el grupo 2 (deficiente en insulina) se caracterizaba por el mayor riesgo de retinopat\u00eda. Otros hallazgos importantes incluyen la agrupaci\u00f3n de la SIRD como una forma grave de diabetes con una marcada resistencia a la insulina y progresi\u00f3n del h\u00edgado graso, as\u00ed como un desarrollo m\u00e1s r\u00e1pido de la nefropat\u00eda.<\/p>\n

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Adem\u00e1s del an\u00e1lisis de los datos del gran registro sueco de Ahlqvist et al. Entretanto se han publicado otros estudios sobre la subtipificaci\u00f3n de la diabetes que han llegado a conclusiones similares, incluidos datos de Alemania, China y EE.UU. [5,6].<\/p>\n

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Desplazamiento a otras agrupaciones en el curso de la enfermedad<\/h2>\n

Como se muestra, entre otros, en el estudio de Zaharia et al. 2019, la asignaci\u00f3n de grupos puede cambiar durante el curso de la enfermedad [5]. Dennis et al. han investigado si los resultados de la diabetes se predicen mejor por agrupaci\u00f3n o por caracter\u00edsticas individuales. 2019 basado en dos ECA. Ellos tambi\u00e9n pudieron utilizar la clasificaci\u00f3n de grupos de Ahlqvist et al. verifique [7]. Las caracter\u00edsticas individuales utilizadas fueron el sexo, la edad en el momento del diagn\u00f3stico, el IMC basal y la HbA1c. Se observ\u00f3 que el poder predictivo era similar para la agrupaci\u00f3n en comparaci\u00f3n con las caracter\u00edsticas individuales, con especificidades para diferentes par\u00e1metros de resultado. En cuanto al control gluc\u00e9mico, la edad en el momento del diagn\u00f3stico result\u00f3 ser un par\u00e1metro predictivo equivalente a la asignaci\u00f3n de grupos. Por otro lado, la TFGe basal result\u00f3 ser un mejor predictor del desarrollo de la enfermedad renal cr\u00f3nica que la subtipificaci\u00f3n por grupos. Para el tratamiento y la mejora de la HbA1c, las caracter\u00edsticas individuales fueron mejores predictores que la agrupaci\u00f3n [7]. Podr\u00eda tener sentido utilizar determinados criterios relevantes para la decisi\u00f3n o estos dos enfoques de caracter\u00edsticas individuales y agrupaci\u00f3n en paralelo, dijo.<\/p>\n

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Resumen<\/strong><\/p>\n

La estratificaci\u00f3n en los grupos SAID, SIDD, SIRT, MOD y MARD (Visi\u00f3n general 1)<\/span> puede permitir un tratamiento m\u00e1s espec\u00edfico y precoz en el futuro, para que los pacientes se beneficien al m\u00e1ximo de la terapia. Adem\u00e1s del an\u00e1lisis de los datos del gran registro sueco de Ahlqvist et al. Entretanto se han publicado otros estudios sobre la subtipificaci\u00f3n de la diabetes que han llegado a conclusiones similares, incluidos datos de Alemania, China y EE.UU. [5,6]. Se ha demostrado que la diabetes de tipo 2, en particular, es muy heterog\u00e9nea en lo que respecta a los biomarcadores gen\u00e9ticos. As\u00ed, los an\u00e1lisis dieron como resultado cientos de loci de riesgo gen\u00e9tico significativos que pod\u00edan correlacionarse con caracter\u00edsticas fisiol\u00f3gicas relevantes para la enfermedad [8].<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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\u00bfBiomarcadores cl\u00ednicos, gen\u00e9ticos o ambos?<\/h2>\n

En el marco de la iniciativa RADIANT (Red de Diabetes Raras y At\u00edpicas), existen varios proyectos sobre la subtipificaci\u00f3n gen\u00e9tica de la diabetes. El ejemplo de una forma de diabetes heredada monog\u00e9nicamente muestra que 1 variante gen\u00e9tica explica la mayor parte del riesgo de enfermedad. Este subtipo de diabetes se asigna a la categor\u00eda residual en el sistema de clasificaci\u00f3n actualmente vigente. Los an\u00e1lisis muestran que la diabetes tipo 2 se caracteriza por cientos de loci de riesgo gen\u00e9tico significativos [8]. La divisi\u00f3n de la categor\u00eda de diabetes de tipo 2 seg\u00fan las puntuaciones polig\u00e9nicas es un enfoque significativo, explica el ponente. En el proceso, se correlacionaron 47 rasgos relacionados con la diabetes y 94 variantes gen\u00e9ticas (que representan loci) y se subdividieron en puntuaciones polig\u00e9nicas mediante un an\u00e1lisis de conglomerados, que a su vez se correlacionaron con mecanismos fisiol\u00f3gicos relevantes para la diabetes (por ejemplo, obesidad, tejido adiposo, islotes de Langerhans, etc.) [9]. Esto dio como resultado 5 grupos, dos de los cuales (c\u00e9lulas beta, proinsulina)  pod\u00edan asignarse al criterio de deficiencia de insulina y tres (obesidad, lipodistrofia, h\u00edgado\/l\u00edpidos) al criterio de resistencia a la insulina. En el marco del “Roadmap epigenomics Project” se pudo demostrar que la subdivisi\u00f3n en loci de genes puede asignarse a especificidades tisulares y a presuntos mecanismos de enfermedad [9]. En un estudio de Mahajan et al. [10] la asignaci\u00f3n de grupos pudo verificarse mediante un enfoque en el que se identificaron loci de genes diferentes pero solapados y se correlacionaron con mecanismos relevantes para la enfermedad. En otro estudio emp\u00edrico, se analizaron los datos de m\u00e1s de 17.000 pacientes con diabetes tipo 2 procedentes de diferentes estudios de cohortes calculando una puntuaci\u00f3n polig\u00e9nica individual espec\u00edfica para cada proceso. Sobre esta base, se identificaron percentiles que resultaron ser espec\u00edficos de cada conglomerado [9]. “Se ha demostrado que las puntuaciones de riesgo polig\u00e9nico para la diabetes estratifican”, resume el ponente. Alrededor del 30% de todos los diab\u00e9ticos de tipo 2 podr\u00edan clasificarse en uno de estos grupos. El grupo de c\u00e9lulas beta se asoci\u00f3 con niveles reducidos de p\u00e9ptido C, el grupo de obesidad ten\u00eda los niveles m\u00e1s altos de IMC, el grupo de lipodistrofia ten\u00eda niveles elevados de p\u00e9ptido C (relaci\u00f3n con la resistencia a la insulina) y el grupo de h\u00edgado\/l\u00edpidos se caracterizaba por niveles reducidos de triglic\u00e9ridos [9].<\/p>\n

Fuente: EASD 2020<\/em><\/p>\n

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Literatura:<\/p>\n

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  1. Udler MS: Subclasificaci\u00f3n de la diabetes: posibilidades y retos, Miriam S. Udler, MD, PhD, Reuni\u00f3n virtual de la EASD, 23.09.20.<\/li>\n
  2. McKeever Bullard K, et al. : Prevalencia de la diabetes diagnosticada en adultos por tipo de diabetes – Estados Unidos, 2016; MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2018; 67(12): 359-361.<\/li>\n
  3. Ahlqvist E, et al: Nuevos subgrupos de diabetes de inicio en la edad adulta y su asociaci\u00f3n con los resultados: un an\u00e1lisis de conglomerados basado en datos de seis variables. The Lancet Diabetes and Endocrinology 2018; 6(5): 361-369.<\/li>\n
  4. Vetter C: Diabetes tipo 1 y 2: Cinco grupos mapean la gravedad de la diabetes y los riesgos asociados a la enfermedad. Dtsch Arztebl 2019; 116(47): A-2195\/B-1795\/C-1751<\/li>\n
  5. Zaharia OP, et al: Riesgo de enfermedades asociadas a la diabetes en subgrupos de pacientes con diabetes de inicio reciente: un estudio de seguimiento de 5 a\u00f1os. Lancet Diabetes Endocrinol 2019; 7(9): 68-694.<\/li>\n
  6. Zou X, et al: Nuevos subgrupos de pacientes con diabetes de inicio en la edad adulta en poblaciones china y estadounidense. Lancet Diabetes Endocrinol 2019; 7(1): 9-11.<\/li>\n
  7. Dennis JM, et al. Progresi\u00f3n de la enfermedad y respuesta al tratamiento en subgrupos de diabetes tipo 2 basados en datos comparados con modelos basados en caracter\u00edsticas cl\u00ednicas simples: un an\u00e1lisis con datos de ensayos cl\u00ednicos. Lancet Diabetes Endocrinol 2019; 7(6): 442-451.<\/li>\n
  8. Udler MS, et al. Puntuaciones gen\u00e9ticas de riesgo para el diagn\u00f3stico de la diabetes y la medicina de precisi\u00f3n. Endocr Rev. 2019 dic; 40(6): 1500-1520.<\/li>\n
  9. Udler MS, et al.: Los loci gen\u00e9ticos de la diabetes tipo 2 informados por asociaciones multirasgo apuntan a mecanismos y subtipos de la enfermedad: Un an\u00e1lisis de agrupaci\u00f3n suave. PLoS Med 2018; 15(9): e1002654.<\/li>\n
  10. Mahajan A, et al: Perfeccionamiento de la precisi\u00f3n de la identificaci\u00f3n de dianas validadas mediante el mapeo fino de variantes de codificaci\u00f3n en la diabetes tipo 2. Nature Genetics 2018; 50: 559-571.<\/li>\n<\/ol>\n

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    HAUSARZT PRAXIS 2020; 15(12): 29-30 (publicado el 12.12.20, antes de impresi\u00f3n).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    El fenotipado y la subclasificaci\u00f3n de los pacientes diab\u00e9ticos son cada vez m\u00e1s importantes para ofrecer opciones de tratamiento adaptadas a cada paciente. Mientras tanto, existen varios an\u00e1lisis de conglomerados…<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":103097,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","cat_1_feature_home_top":false,"cat_2_editor_pick":false,"csco_eyebrow_text":"Fenotipado de la diabetes ","footnotes":""},"category":[11483,11352,11475,11364,11288,11552],"tags":[22497,22502,13644,22468,11662,22462,22482,22474,18517,22490,12574],"powerkit_post_featured":[],"class_list":["post-330511","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-el-congreso-informa","category-endocrinologia-y-diabetologia","category-estudios","category-genetica","category-medicina-interna-general","category-rx-es","tag-adaptado-al-paciente","tag-analisis-de-conglomerados","tag-biomarcador-es","tag-caracteristicas-de-los-pacientes","tag-diabetes-es","tag-diabeticos-es","tag-division-en-grupos","tag-fenotipado","tag-gestion-de-enfermedades","tag-subclasificacion","tag-tratamiento","pmpro-has-access"],"acf":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-04-12 10:17:15","action":"change-status","newStatus":"draft","terms":[],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"wpml_current_locale":"es_ES","wpml_translations":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/330511","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=330511"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/330511\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/103097"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=330511"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/category?post=330511"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=330511"},{"taxonomy":"powerkit_post_featured","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/powerkit_post_featured?post=330511"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}