Desarrollan un enfoque computacional para predecir la enfermedad renal diabética

Investigadores de la Universidad China de Hong Kong (CUHK) han desarrollado un enfoque computacional para predecir si una persona con diabetes tipo 2 desarrollará enfermedad renal, una complicación frecuente y peligrosa de la enfermedad. Sus resultados, publicados en ´Nature Communications´, podrían ayudar a prevenir o controlar mejor la enfermedad renal en personas con diabetes tipo 2.

«Se observa un progreso significativo en el desarrollo de tratamientos para la enfermedad renal en personas con diabetes. Sin embargo, puede ser difícil evaluar el riesgo de un paciente individual de desarrollar enfermedad renal basándose únicamente en factores clínicos, por lo que determinar quién tiene mayor riesgo de desarrollar enfermedad renal diabética es una necesidad clínica importante», indicó el coautor principal, Ronald Ma, profesor de diabetes y jefe de división de Endocrinología y Diabetes, en el Departamento de Medicina y Terapéutica en Facultad de Medicina de CUHK.

«Este estudio brinda una visión del impresionante futuro del diagnóstico predictivo», añadió el coautor principal, Kevin Yip , profesor y director de bioinformática en Sanford Burnham Prebys, que también ha participado en este proyecto. «Nuestro equipo ha demostrado que al combinar datos clínicos con tecnología de punta, es posible desarrollar modelos computacionales que ayuden a optimizar el tratamiento de la diabetes tipo 2 y prevenir la enfermedad renal».

Funcionamiento del nuevo algoritmo

El nuevo algoritmo depende de las mediciones de un proceso llamado metilación del ADN, que ocurre cuando se acumulan cambios sutiles en nuestro ADN. La metilación del ADN puede codificar información importante sobre qué genes se activan y desactivan, y se puede medir fácilmente a través de análisis de sangre.

«Nuestro modelo computacional puede usar marcadores de metilación de una muestra de sangre para predecir tanto la función renal actual como cómo funcionarán los riñones en el futuro, lo que significa que podría implementarse fácilmente junto con los métodos actuales para evaluar el riesgo de enfermedad renal de un paciente», señaló el profesor Yip.

Los investigadores desarrollaron su modelo utilizando datos detallados de más de 1200 pacientes con diabetes tipo 2 en el Registro de Diabetes de Hong Kong. También probaron su modelo en un grupo separado de 326 nativos americanos con diabetes tipo 2, lo que ayudó a garantizar que su enfoque pudiera predecir la enfermedad renal en diferentes poblaciones.

«Este estudio destaca la fortaleza única del Registro de Diabetes de Hong Kong y su enorme potencial para impulsar nuevos descubrimientos que mejoren nuestra comprensión de la diabetes y sus complicaciones», agregó la coautora del estudio, Juliana Chan, profesora titular de Medicina y Terapéutica en CU Medicine, quien estableció el Registro de Diabetes de Hong Kong hace más de dos décadas.

«El Registro de Diabetes de Hong Kong es un tesoro científico», agregó la primera autora, la Dra. Kelly Li Yichen, científica postdoctoral en Sanford Burnham Prebys. «Hace un seguimiento de los pacientes durante muchos años, lo que nos brinda una imagen completa de cómo la salud humana puede cambiar durante décadas en las personas con diabetes».

Los investigadores están trabajando actualmente para refinar aún más su modelo. También están ampliando la aplicación de su enfoque para incorporar otros datos que puedan mejorar aún más su capacidad para predecir otros resultados relacionados con la diabetes.

«Nuestra colaboración con expertos en diabetes clínica, ciencia computacional y bioinformática comenzó en Hong Kong», agregó el profesor Ma. «Los hallazgos de este estudio pueden mejorar la atención futura y facilitar la determinación de quién se beneficiará más de estos nuevos tratamientos para prevenir el daño renal causado por la diabetes. La ciencia aún está evolucionando, pero estamos trabajando para incorporar información adicional en nuestro modelo para potenciar aún más la medicina diabética de precisión».

Mayo 16/2023 (IMMédico) – Tomado de Atención primaria – I+ D+I –Endocrinología y Nutrición  Copyright 2023 Copyright: Publimas Digital.