Un estudio dirigido por investigadores del Centro de Infección e Inmunidad CII de la Facultad de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia identificó una constelación de metabolitos relacionados con la encefalomielitis mialgica / síndrome de fatiga crónica EM / SFC. Combinando estos datos con datosde un estudio anterior de microbioma, los investigadores ahora informan que pueden predecir si alguien tiene el trastorno o no con una confianza del 84 por ciento.
El equipo de investigación analizó muestras de sangre proporcionadas por 50 pacientes con EM / SFC y 50 controles pareados por sexo y edad que fueron reclutados en cuatro sitios clínicos en los Estados Unidos. Utilizando la espectrometría de masas, una técnica de laboratorio utilizada para identificar moléculas midiendo susen masa, los científicos encontraron 562 metabolitos, subproductos microscópicos de procesos humanos y microbianos como el azúcar, la grasa y las moléculas de proteínas. Excluyeron las moléculas relacionadas con los antidepresivos y otras drogas que los pacientes podrían estar tomando.
Su análisis de la metabolómica, entre los más detallados y meticulosos hasta la fecha, descubrió niveles alterados de metabolitos, incluyendo colina, carnitina y varios lípidos complejos presentes en pacientes con EM / SFC. Los metabolitos alterados sugieren disfunción de la mitocronía, la central eléctrica celular,un hallazgo en línea con los reportados por otros equipos de investigación. Excepcionalmente, el estudio CII también informa un segundo patrón distinto de metabolitos en pacientes con EM / SFC y síndrome del intestino irritable SII, que coincide con los hallazgos anteriores de su estudio de microbioma fecal de 2017.de los pacientes con EM / SFC también tenían SII.
Cuando los investigadores combinaron biomarcadores tanto del estudio del microbioma como del nuevo estudio del metaboloma, informaron una puntuación predictiva de .836, lo que indica una certeza del 84 por ciento en cuanto a la presencia de EM / SFC, mejor que con cualquier estudio solo.
"Este es un modelo predictivo fuerte que sugiere que nos estamos acercando al punto en el que tendremos pruebas de laboratorio que nos permitirán decir con un alto nivel de certeza quién tiene este trastorno", dice el primer autor Dorottya Nagy-Szakal, MD, PhD, investigador en CII.
en el horizonte
En el futuro, los investigadores dicen que sus datos podrían usarse para diseñar un modelo animal para ME / CFS para manifestar el mismo metaboloma y microbioma alterados. Si el comportamiento del animal es similar a los síntomas observados en pacientes con ME / CFS, sabrían elEs probable que el metabolismo y el microbioma desempeñen un papel causal en la manifestación de la enfermedad. Un modelo animal también permitiría a los investigadores probar tratamientos. Actualmente, no existen terapias aprobadas para EM / SFC.
Activos en el estudio de EM / SFC desde la década de 1990, los investigadores de CII han contribuido con varios hitos importantes al estudio de la enfermedad. En 2012, descartaron las conexiones entre los retrovirus XMRV y PMLV y EM / SFC. En años posteriores, informaronla presencia de citocinas y quimiocinas en la sangre y el líquido cefalorraquídeo, y la evidencia de un subtipo distinto de pacientes con SII. En un estudio en curso, el equipo está examinando la respuesta inmune de los pacientes al ejercicio.
"Nos estamos acercando a la comprensión de cómo funciona esta enfermedad", dice W. Ian Lipkin, MD, director de CII y del Centro de Soluciones NIH para ME / CFS, y el Profesor de Epidemiología John Snow en la Escuela Mailman."Nos estamos acercando al punto en el que podemos desarrollar modelos animales que nos permitirán probar varias hipótesis, así como posibles terapias. Por ejemplo, algunos pacientes podrían beneficiarse de los probióticos para reajustar su microflora gastrointestinal o medicamentos que activan ciertos neurotransmisoressistemas "
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Materiales proporcionado por Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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