Los científicos han desarrollado un nuevo modelo computacional que predice con precisión la progresión gradual y a largo plazo del síndrome metabólico en ratones. El modelo, creado por Yvonne Rozendaal de la Universidad Tecnológica de Eindhoven en Holanda y sus colegas, se presenta en PLOS Biología Computacional .
El síndrome metabólico es una colección de varios factores: obesidad, resistencia a la insulina, niveles elevados de lípidos en la sangre y presión arterial alta. Una persona con síndrome metabólico se enfrenta a un mayor riesgo de enfermedad cardiovascular, diabetes tipo 2 e hígado graso no alcohólicoenfermedad. El modelado computacional del síndrome metabólico puede proporcionar nuevos conocimientos sobre su desarrollo, pero los esfuerzos de modelado anteriores no han captado completamente la progresión gradual y la complejidad de la enfermedad.
En el nuevo estudio, Rozendaal y sus colegas desarrollaron un nuevo modelo computacional que describe el metabolismo de la glucosa, los lípidos y el colesterol, factores centrales en el síndrome metabólico. Se aplicó un método de simulación desarrollado previamente al modelo, que permite una predicción precisa de la evolución gradual,desarrollo a largo plazo de la enfermedad. Los científicos luego ejecutaron el modelo utilizando datos de experimentos del mundo real en los que los ratones fueron alimentados con dietas que resultaron en el desarrollo del síndrome metabólico.
Los investigadores encontraron que su enfoque de modelado predijo correctamente la progresión del síndrome metabólico en los ratones, así como el desarrollo de comorbilidades, como la enfermedad del hígado graso. El modelo también descubrió la existencia inesperada de dos subtipos de enfermedad en los ratones: aquellos con niveles elevadoslos niveles de lípidos y los que no. Predice correctamente las diferencias metabólicas subyacentes que podrían explicar los dos subtipos, que se confirmaron con datos experimentales.
"Nuestro modelo es un paso importante para comprender el desarrollo del síndrome metabólico, ofreciendo nuevas oportunidades para identificar estrategias para prevenir la enfermedad y sus comorbilidades", dice Rozendaal. "Nuestro marco también se puede aplicar para estudiar el desarrollo a largo plazo de otrosenfermedades complejas y progresivas "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :