La flora intestinal puede anunciar la aparición de la diabetes con 4 años de antelación

Un estudio realizado por investigadores del Instituto de Genómica de la Universidad de Tartu (Estonia)* reveló que el microbioma intestinal humano se puede utilizar para predecir cambios en la regulación de la glucosa relacionada con la diabetes hasta cuatro años antes de que aparezca.

El hallazgo se relaciona concretamente con la prediabetes y la posterior aparición de la diabetes tipo 2, por lo que serviría para un tratamiento temprano que evite desarrollar la enfermedad. Las investigaciones previas sugieren que el microbioma intestinal podría usarse para ese propósito, dijo Elin Org, co-autora del artículo y profesora asociada de genómica y microbiómica. O sea, que analizando la flora intestinal podría saberse si está cambiando y anunciando la aparición de una diabetes.

Este estudio tuvo como objetivo evaluar si el microbioma intestinal podría usarse para predecir cambios en parámetros metabólicos como la insulina plasmática y los niveles de glucosa en las primeras etapas de la enfermedad. "Este es uno de los primeros estudios que evalúan el papel del microbioma intestinal en la diabetes tipo 2 a lo largo del tiempo", dijo Oliver Aasmets, principal autor del artículo.

Los resultados mostraron que el microbioma intestinal puede predecir cambios en la regulación de la glucosa relacionados principalmente con los niveles de insulina y su secreción. "El diseño de nuestro estudio nos permitió comparar las predicciones hechas un año y medio y cuatro años antes, que mostraron diferencias significativas, lo que nos permitió a su vez realizar más estudios", dijo Aasmets. Además, el estudio mostró qué microbios son los más útiles para predecir cambios en los parámetros metabólicos.

"El uso del microbioma intestinal como factor de riesgo para predecir diversas enfermedades es un área de investigación prometedora, pero se necesitan más estudios en diferentes poblaciones y con conjuntos de muestras más grandes para validar los resultados y desarrollar aún más los modelos de predicción", dijo Org.

* Aasmets, O., et al. (2021) Machine Learning Reveals Time-Varying Microbial Predictors with Complex Effects on Glucose Regulation. American Society for Microbiology Journals. [LINK]

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