Investigadores de la Universitat de València (UV), del Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA y del Hospital Clínico de València, entre otros centros, han realizado un estudio para crear un modelo de predicción del riesgo de desarrollar Diabetes Mellitus tipo 2 (DM2). Éste toma parámetros presentes en cualquier análisis de sangre rutinario (niveles de glucosa basal y triglicéridos) y otros que se consiguen fácilmente (edad, sexo, peso y altura de los pacientes). Los resultados de este trabajo se han publicado en la revista European Journal of Internal Medicine.
El objetivo del estudio es disponer de un sistema de fácil aplicación en la clínica diaria para prevenir el desarrollo de DM2, una enfermedad que cada vez afecta a más personas y lleva asociadas muchas complicaciones, además de que consume una gran cantidad de recursos sanitarios. Los pacientes con esta patología suelen ser de mayor edad que aquellos con diabetes tipo 1, y a diferencia de aquellos, pueden producir insulina, si bien no en las cantidades que requiere el organismo. Una identificación temprana de personas susceptibles de desarrollar DM2 permitiría, junto con la adopción de hábitos de vida saludable, retrasar o evitar su aparición.
Los resultados del estudio, en el que por parte de la UV han participado Isabel Peraita y María Morales, se ha realizado con los datos obtenidos del estudio Di@bet.es, cuyo objetivo general era analizar la prevalencia de DM2 en España. Los investigadores se han centrado en la identificación de factores que permiten conocer quiénes pueden desarrollar diabetes pese a que inicialmente no presenten un riesgo elevado, ya que representan hasta el 60% de los nuevos casos de DM2. El investigador principal de este trabajo es Javier Chaves, responsable de la Unidad de Genómica y Diabetes de INCLIVA y científico del Centro de Investigación Biomédica en Red de Diabetes y enfermedades Metabólicas asociadas (CIBERDEM).
En el estudio Di@bet.es han participado unas 5.500 personas, a las que se les está realizando un seguimiento a los siete años y medio. Inicialmente solo unos 600 eran pacientes de DM2 y al cabo de los años de seguimiento, 156 más han desarrollado DM2. Con una selección de variables se generó un árbol de decisión utilizando el método estadístico CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector) con el que se vio que la combinación de los valores en ayunas de triglicéridos y glucosa, edad, sexo e IMC permite clasificar correctamente el 93% de los participantes como DM2 o no DM2.
De todos estos parámetros, el que tiene un efecto mayor es el de los niveles de glucosa en ayunas. Si una persona tiene más de 106 mg/dL de glucosa en ayunas, su riesgo de desarrollar DM2 en el futuro es 13 veces mayor que en el resto. En cambio, en quienes tienen niveles de glucosa inferiores a este valor y que desarrollan DM2, (hasta el 65% de los nuevos casos), y que son aquellos más difíciles de predecir, utilizando otros parámetros tales como edad, IMC o niveles de triglicéridos se pueden identificar los casos de mayor riesgo.
En el estudio han intervenido, por parte de la Unidad de Genómica y Diabetes, Francisco Lara e Irene Andrés y Ana Bárbara García –también del CIBERDEM–; los doctores José T. Real, coordinador del Grupo de Investigación sobre Riesgo Cardiometabólico y Diabetes de INCLIVA y jefe de grupo de CIBERDEM, y Sergio Martínez Hervás, investigador del mismo grupo de INCLIVA y de CIBERDEM).
Referencia bibliográfica
S. Martínez-Hervás et al. Developing a simple and practical decision model to predict the risk of incident type 2 diabetes among the general population: The Di@bet.es Study. European Journal of Internal Medicine. Volume 102, August 2022, Pages 80-87. DOI.
Fuente: UV