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Artículo del libro Hay futuro: visiones para un mundo mejor

¿Puede la medicina ser predictiva?

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El hecho de que no todas las personas con una mutación idéntica desarrollen cierta enfermedad demuestra que la realidad biológica es compleja, que existen mecanismos compensatorios, que es necesario distinguir entre el genoma de una persona (genotipo) y sus rasgos (fenotipo), que cuando se habla de genes y genomas no hablamos de una realidad física objetiva, es decir, de un fenotipo, sino de información, y que la biología no es determinista ni descansa sobre el principio de especificidad. Esta visión permite comprender cómo a partir de un mismo genoma se pueden formar múltiples fenotipos y cómo el medio ambiente y el azar seleccionan, en cada momento, uno de entre todos los posibles fenotipo. Desde esta perspectiva es evidente que la enfermedad es individual y la medicina no puede ser predictiva, sino que debe adaptarse a la persona y trabajar con casos concretos, no con estadísticas.

Existe una carta marina atribuida a Cristóbal Colón, posiblemente trazada en 1492, tras la conquista de la ciudad musulmana de Granada por los Reyes Católicos y antes, obviamente, de que emprendiera el viaje que le conduciría al descubrimiento de América, que se extiende desde el sur de Escandinavia hasta la desembocadura del río Congo, en la que se muestran con detalle los puertos mediterráneos de Europa y África y donde llama la atención el enorme espacio vacío de detalles que Colón dedica al océano Atlántico. Probablemente ese gran espacio desocupado no solo pretendía señalar dónde se encontraba la frontera del mundo conocido y mostrar por dónde se produciría la expansión del conocimiento de la tierra, que en menos de un siglo habría de duplicar su extensión, sino que pretendía además dejar abierto un camino a la imaginación y a la aventura de navegarlo, un camino que fue explorado durante los siglos XVI y XVII por innumerables descubridores que, en la mayoría de los casos, permanecerán siempre anónimos.

De manera similar al portulano de Colón que nos muestra por dónde se producirían las investigaciones geográficas en aquellos tiempos en los que aún había tierras inexploradas en el planeta, el progreso en la frontera del conocimiento –ya sea en química, física o matemáticas o en las áreas más aplicadas como biología, geología, medicina, ciencias sociales o la conservación de la naturaleza– se produce, desde el comienzo de los tiempos, abriendo nuevos caminos a la imaginación y aventurándose en lo desconocido en busca de una solución que parta de los hechos concretos, como en una expedición geográfica para completar un mapa. El científico, a diferencia del filósofo o el ideólogo, no tiene afán de totalidad, no pretende explicarse el mundo a través de un sistema. El científico avanza a partir de modificaciones y adiciones a teorías ya existentes, se detiene en los detalles. Darwin no invalida los conocimientos biológico y geológico ya existentes, sino que los incorpora para darles validez en el ámbito de la evolución de las especies mediante la selección natural.

A finales del siglo XX, sin embargo, se produjo un fenómeno que podría denominarse “genocéntrico” y que consiste en colocar a los genes como los únicos responsables de lo que somos y también del aspecto que tenemos. Y nos olvidamos a menudo de que los genes dan pocas pistas no solo sobre el aspecto o la personalidad de una persona sino también sobre su estado de salud. Hay que tener claro que, en biología, cuando se habla sobre cosas como genes, genotipos y genomas no se está hablando de una realidad física objetiva, es decir, de un fenotipo, sino de información. El genoma de dos personas no relacionadas entre sí coincide aproximadamente en el 99,9 %. Es decir, solo se diferencian en una base de cada mil. ¿Cómo es posible que siendo las personas tan parecidas genéticamente sean físicamente tan distintas, es decir, que tengan fenotipos tan diversos, e incluso que los gemelos genéticamente idénticos no sean iguales, ni tengan la misma personalidad o sufran las mismas enfermedades? Si hace tan solo unas décadas los genetistas tenían que defender el concepto de que no solo el medio ambiente sino también los genes influían sobre el desarrollo de cualquier especie, la situación actual ha cambiado de forma radical hasta el punto de que haya que defender que el medio ambiente y el azar influyen de forma fundamental en el riesgo de padecer enfermedades comunes, en la personalidad o en el envejecimiento.

La biología molecular, a través del estudio directo de los genes, ha desarrollado un concepto determinista de la biología que descansa sobre el principio de la especificidad. Según este concepto, que ha sido fundamental para entender la función de los genes y las proteínas que codifican, a un genoma le corresponde una única estructura tridimensional, es decir, un único fenotipo. Esta forma de pensar ha dado un valor excesivo a la biología de sistemas, a una forma de hacer investigación en biociencias que consiste en medirlo todo (genes, proteínas, metabolitos) de un sistema biológico con la esperanza de que al analizar esta ingente cantidad de información emerjan nuevas propiedades de ese sistema y ello permita entenderlo íntegramente. Este enfoque holístico, diametralmente opuesto al método reduccionista que ha dominado e impulsado la investigación biomédica durante más de ciento cincuenta años, es simplemente un modelo matemático, una manera de entender la biología, de intentar explicarla a través de una construcción teórica.

La pregunta clave es: ¿cómo puede producirse diversidad de fenotipos a partir de un único genotipo? Lo que ocurre es que la especificidad es un término cualitativo y abstracto. En biología, las interacciones entre moléculas (ADN, ARN, proteínas y metabolitos) se caracterizan no por la exclusividad sino por la multiplicidad de posibles interacciones entre unas moléculas y otras. Es decir, el problema está en que en biología no es posible realizar ingeniería inversa. En otras palabras, no se puede descubrir el funcionamiento de una célula a partir de un sistema matemático que incorpora miles de medidas de sus componentes internos simplemente porque no hay una solución única, no hay un diseño predefinido. Desde esta perspectiva, el ser humano (o cualquier otro organismo) no es ya la realización de un programa genético lineal, sino el resultado de un proceso abierto en el que la individualidad resulta de las interacciones de esa información genética con otras existentes en ese momento. Esta visión de la biología permite comprender cómo a partir de un único genoma es posible la formación de múltiples fenotipos y cómo el medio ambiente y el azar van seleccionando, en cada momento, uno de entre todos los posibles fenotipos.

El auge de la biología de sistemas es una moda temporal. En el futuro la investigación científica en biología y biomedicina seguirá estando protagonizada, principalmente, por la respuesta espontánea del investigador hacia una pregunta, trabajando directamente sobre los componentes de las células, resolviendo problemas directos, no inversos, abriendo nuevos caminos a la imaginación y buscando una solución que parta de los hechos concretos. Desde esta visión de la biología que busca resolver problemas, la medicina predictiva, tan de moda en la actualidad, no es realista, porque una cosa es saber que una cierta mutación en un gen incrementa el riesgo de padecer un tipo de cáncer en la población general, por ejemplo en un 50 % y otra es poder informar a una persona de si pertenece al grupo del 50 % que va a desarrollar el tumor o al del 50 % que no lo va a desarrollar. El hecho de que no todas las personas con una mutación idéntica en un mismo gen vayan a desarrollar un cierto tipo de cáncer es el mejor exponente de que la realidad biológica es muy compleja, de que dentro de la célula existen múltiples mecanismos compensatorios y adaptativos, que hay que distinguir claramente entre el genoma de una persona (el genotipo) y sus rasgos (el fenotipo), que la biología no es determinista ni descansa sobre el principio de la especificidad y que, por consiguiente, la enfermedad es individual y la medicina no puede estar basada en estadísticas.

En biología, las interacciones entre moléculas se caracterizan no por la exclusividad sino por la multiplicidad de posibles interacciones entre unas moléculas y otras. Es decir, el problema está en que en biología no es posible realizar ingeniería inversa. No se puede descubrir el funcionamiento de una célula a partir de un sistema matemático simplemente porque no hay una solución única, no hay un diseño predefinido.

Incluso en aquellas enfermedades que se caracterizan por estar provocadas por mutaciones en un único gen, como es el caso de la fenilcetonuria, la correlación entre genotipo y fenotipo no siempre es buena. La fenilcetonuria es una enfermedad rara, hereditaria, causada por la presencia en el cuerpo de niveles tóxicos de un aminoácido llamado fenilalanina debido a mutaciones en una enzima denominada fenilalanina hidroxilasa. La fenilalanina es un aminoácido que se obtiene de la dieta y es necesario para sintetizar las proteínas de un organismo. Si no se trata a tiempo, los niveles de fenilalanina aumentan en el cuerpo de los individuos con fenilcetonuria provocando en la mayoría de los casos una severa e irreversible discapacidad intelectual. Aunque el genotipo predice el fenotipo bioquímico (la concentración en sangre de fenilalanina), no predice bien el fenotipo clínico (aparición de discapacidad intelectual). Así, por ejemplo, algunas personas con fenilcetonuria y concentraciones plasmáticas elevadas de fenilalanina tienen inteligencia normal, e incluso ciertos hermanos con el mismo genotipo tienen diferentes fenotipos metabólico y clínico. Los mecanismos que causan estas diferencias en la patogénesis cerebral a pesar de tener concentraciones comparables de fenilalanina se desconocen. Es decir, aun en el caso de una enfermedad monogénica como la fenilcetonuria, donde el efecto de la mutación genética es la acumulación de un aminoácido específico, el mecanismo patogénico es complejo a nivel metabólico y cognitivo y no es posible predecir la discapacidad intelectual a partir del genotipo.

Las diferencias entre el genoma de dos personas son principalmente variaciones de un gen consistentes en la sustitución de una base por otra en la secuencia del ADN. Estos polimorfismos de un único nucleótido en un gen reciben el nombre de SNP (del inglés Single Nucleotide Polymorphism). Se han identificado alrededor de 12 millones de SNP en el genoma humano. El genoma de cada persona contiene un perfil de SNP único, un genotipo concreto, que resulta de las variaciones genéticas entre individuos. Durante la última década se han llevado a cabo numerosos estudios en los que cientos e incluso miles de personas han sido genotipados utilizando microarrays de hasta 5 millones de SNP, que cubren todo el genoma humano, con el objetivo de identificar variantes de genes concretos implicados en la aparición de enfermedades de gran prevalencia, como la obesidad, la diabetes o la hipertensión, que tienen una elevada morbilidad y mortalidad.

En términos prácticos, estas investigaciones han proporcionado pocos resultados. Analicemos por ejemplo el caso de la obesidad. La obesidad es en la actualidad uno de los problemas más serios de salud pública a escala mundial porque está asociada a algunas de las principales causas de muerte en el mundo, como la diabetes, la enfermedad cardiovascular y algunos tipos de cáncer y en las últimas décadas ha alcanzado dimensiones epidémicas. Según la Organización Mundial de la Salud1 alrededor de 1 300 millones de personas en el mundo padecen obesidad o sobrepeso, es decir, el 18 % de la población mundial. En los Estados Unidos esta proporción es de alrededor del 38 %. México también supera ya el 30 %. Australia y el Reino Unido están alrededor del 25 %, y España, Alemania y Finlandia superan el 15 %. Los países con una población más delgada son la India, Indonesia y Japón. La obesidad resulta del desequilibrio energético que se produce cuando una persona ingiere más calorías de las que quema. ¿Cómo influyen los genes sobre la obesidad? Entre 1969 y 1979 el porcentaje de personas adultas en los Estados Unidos que no tenían sobrepeso se mantuvo constante alrededor del 74 %. Diez años más tarde, en 1989, ese porcentaje se había reducido al 63 % y en 1999 ya solo el 39 % de la población adulta era delgada, un porcentaje que según los datos más recientes se ha reducido hasta el 34 %. Es evidente que el principal culpable de esta situación no son los genes. La falta de actividad física y la ingesta excesiva de alimentos ricos en calorías son los principales factores causantes de la epidemia mundial de obesidad. Sin embargo, no todas las personas expuestas a un mismo medio ambiente acaban siendo obesas ni tampoco todas sufren los mismos problemas de salud relacionados con la obesidad, lo cual sugiere que una parte de la diferencia de peso entre adultos tiene que ver con factores genéticos. Hay que dejar claro, no obstante, que solo en muy raras ocasiones la obesidad está producida por la mutación de un único gen (obesidad monogénica) y que en la mayoría de los casos, la obesidad, al igual que el resto de las enfermedades comunes, es el resultado de múltiples y complejas interacciones entre genes, proteínas y metabolitos con la dieta y factores medioambientales que no se conocen bien.

A través de estudios en donde se han comparado miles de personas obesas y no obesas se han identificado variantes en alrededor de una quincena de genes que están relacionadas con el desarrollo de la obesidad. En términos prácticos, ¿qué interés tiene para una persona saber que su genoma contiene una o más de esas variantes genéticas asociadas a la obesidad? Ninguno. Si la persona es delgada obviamente debe continuar con su estilo de vida y no prestar ninguna atención a esa información y si es obesa debe tener claro dos cosas: 1) que es imposible saber si ese gen o genes en su genoma han influido o no sobre el sobrepeso que padece porque, como se ha indicado anteriormente, las cosas en biología no ocurren de forma lineal y por consiguiente es imposible concluir que, por ejemplo, cinco kilos de sobrepeso de una persona le corresponden a tal gen y otros tres kilos a tal otro gen, y 2) que en cualquier caso, incrementando la actividad física y reduciendo la ingesta diaria de calorías reducirá peso.

El rápido avance de las tecnologías de secuenciación del ADN ha conseguido que la secuenciación de todo el genoma de una persona sea un objetivo técnica y económicamente alcanzable. La Fundación X-Prize ofreció recientemente un premio de 10 millones de dólares al primer equipo de investigadores capaz de secuenciar el genoma completo de cien personas centenarias en treinta días a un precio igual o inferior a 1 000 dólares por genoma y con un error menor a una base por millón de pares de bases secuenciadas. ¿Qué beneficios puede ofrecer esta tecnología en la actualidad para la salud individual? Para contestar a esta pregunta es importante hacer hincapié en que el razonamiento clínico es fundamentalmente bayesiano. Es decir, el valor predictivo asociado a una prueba diagnóstica varía cuando se aplica a poblaciones con índices de prevalencia muy diferentes de la enfermedad estudiada. Por ejemplo, en una persona diagnosticada de sobrecarga de hierro la mutación del gen conocido como HFF predice con gran fiabilidad el diagnóstico de hemocromatosis hereditaria. Sin embargo, en una población no preseleccionada por los niveles elevados de hierro la presencia de esa misma mutación confiere solo un pequeño riesgo de desarrollar síntomas clínicos. Igualmente, en una persona diagnosticada de hipercolesterolemia la mutación de ciertos genes implicados en el metabolismo del colesterol predice con gran fiabilidad el diagnóstico de hipercolesterolemia familiar. Sin embargo, en una población no preseleccionada por los niveles elevados de colesterol la presencia de esas mismas mutaciones tiene poco valor predictivo sobre el riesgo de desarrollar hipercolesterolemia. Estos resultados expresan por sí mismos la importancia de interpretar los resultados de los estudios de variaciones genéticas dentro del contexto médico adecuado. Llevar a cabo la secuenciación del genoma de forma rutinaria en personas sanas significa separar el test diagnóstico de la pregunta médica, lo cual puede conducir a diagnosticar una condición clínica cuando realmente no existe (falsos positivos). Un ejemplo sería el diagnóstico erróneo de hemocromatosis en una persona con bajo riesgo de desarrollar la enfermedad simplemente porque tiene una mutación en el gen HFF. La secuenciación rutinaria del genoma podría asimismo llevar a identificar falsos negativos, es decir, a diagnosticar como sanas a personas con formas no genéticas de la enfermedad o producidas por mutaciones de otros genes, reorganizaciones complejas de los cromosomas, etcétera. En términos prácticos no es obvio que en la actualidad la secuenciación del genoma de forma rutinaria en personas sanas pueda tener un efecto positivo sobre la salud individual.

La medicina, como las compañías de seguros, trabaja con estadísticas generales y basa en estos estudios sus conclusiones y recomendaciones sobre políticas públicas de salud, como por ejemplo que la obesidad es un grave problema de salud pública a escala mundial y que los Estados deben llevar a cabo políticas activas que promuevan el ejercicio y una buena alimentación. Pero estos estudios nada pueden decir sobre el riesgo individual de ser obeso en uno u otro país. Y así, del mismo modo que cuando el historial de accidentes de tráfico de un conductor es bueno, su futuro al volante también es bueno y tiene una bonificación en su prima de seguro –pero si su historial como conductor es malo, su futuro también es malo y recibe una penalización con independencia de la ciudad donde vive–, cuando el peso, la tensión arterial, la glucosa, los triglicéridos y el colesterol de una persona son normales su futuro es bueno y esta es la bonificación que recibe, pero si estos parámetros no son normales su futuro es malo y esta es su penalización. Porque no está escrito en los genes de una persona que no pueda modificar sus hábitos de vida y reducir el peso, la tensión arterial, la glucosa, los triglicéridos y el colesterol y mejorar así su futuro. Y porque tampoco está escrito en los genes de una persona que no pueda ser delgada en los Estados Unidos u obesa en la India. Es el fenotipo (peso, tensión, glucosa, triglicéridos, colesterol, etcétera) y no el genotipo lo que proporciona mayor información sobre el futuro de un individuo.

Por eso la medicina es individual, tiene que adaptarse a la persona y trabajar con casos concretos, no con estadísticas. Consideremos por ejemplo el caso del cáncer de mama. Más de 1,3 millones de mujeres en el mundo son diagnosticadas al año de cáncer de mama. Aunque en los países desarrollados la supervivencia a los cinco años de ser diagnosticado ha incrementado del 40 % en los años cincuenta al 86 % en 2004, no todos los cánceres de mama son iguales y a algunas mujeres les va mejor que a otras. Cuando una paciente es diagnosticada de cáncer de mama, el tumor se clasifica en cuatro fenotipos diferentes según exprese en la superficie celular receptores para estrógenos (ER positivo), el receptor de progesterona (PR positivo), algún receptor de la familia de receptores del factor de crecimiento epidérmico (HER2 positivo) o ninguno de los tres anteriores, en cuyo caso se clasifica como cáncer de mama triple negativo. El estudio de un gran número de casos ha demostrado que cuando los tumores son dirigidos por estrógenos, progesterona o HER2, existen terapias efectivas con una supervivencia a los cinco años del 93 %, mientras que para los triple negativos la quimioterapia convencional junto a la cirugía y la radiación es el único tratamiento disponible y la supervivencia se reduce al 77 %. Es evidente que en términos prácticos conocer si el tumor expresa o no ciertos receptores (ER, PR o HER2), es decir, el fenotipo del tumor, es fundamental para elegir el mejor tipo de tratamiento para cada paciente. Es el fenotipo, o sea el hecho de que la superficie de las células del tumor expresen o no ciertos receptores (ER, PR o HER2), junto a la historia clínica del paciente, lo que determina en cada caso el mejor tratamiento.

Otro ejemplo que ilustra bien por qué la medicina tiene que ser flexible y trabajar con casos concretos, no con estadísticas, es el del cáncer de pulmón, una enfermedad para la que no existe aún tratamiento. Más de 1,3 millones de personas mueren en el mundo anualmente de cáncer de pulmón, lo cual sitúa a este tipo de cáncer como el más mortal de todos por delante del cáncer de estómago (aproximadamente 740 000 muertes al año) y del cáncer de hígado (aproximadamente 700 000 muertes al año). Se ha descubierto que alrededor del 5 % de los casos de cáncer de pulmón está dirigido por un tipo de mutación que consiste en la reorganización de un único gen que codifica una proteína llamada ALK. También se ha observado que aproximadamente el 60 % de los pacientes ALK positivos responde bien al tratamiento con una molécula que inhibe la actividad de la ALK y que se encuentra, actualmente, en fase de investigación clínica. La razón por la cual el 40 % de los casos de cáncer de pulmón ALK positivos no responde a este tratamiento se desconoce. Este ejemplo nos enseña que, incluso en las circunstancias más favorables en las que el hilo conductor de un tumor tiene su origen en la mutación de un único gen, la falta de linealidad de los procesos químicos que gobiernan la fisiología y la fisiopatología humana produce una diversidad de fenotipos que incide, una vez más, en la necesidad de que la medicina tenga que ser individual y adaptada a la persona.

La investigación de los fundamentos moleculares de las enfermedades crónicas comunes –como obesidad, hipertensión, enfermedad cardiovascular, cáncer, diabetes– se ha convertido en el foco central de la epidemiología genética. Consecuentemente, se ha producido un renovado interés en el estudio de la relación entre enfermedad y la ascendencia racial. Numerosas investigaciones han documentado diferencias en la frecuencia de diversas enfermedades comunes, como la enfermedad cardiovascular, con la ascendencia racial. ¿Está justificada esta conclusión? Porque de ser cierto, es ahí donde habría que ir a buscar las bases genotípicas de las enfermedades comunes. En primer lugar hay que dejar claro que el concepto actual de raza está basado en la experiencia de dar nombre y organizar a las poblaciones encontradas durante la rápida expansión de los países europeos en el siglo XVII. Se trata por consiguiente de una construcción social con ingredientes económicos, legales, sociopolíticos y también biológicos en distintas proporciones y que, debido a esa maleabilidad, ha sido utilizado para justificar objetivos diametralmente opuestos, que van desde el genocidio a mejorar la salud pública. En segundo lugar, es importante recordar que si bien es posible agrupar a las personas de acuerdo a su origen geográfico continental a través del análisis de las mutaciones en los microsatélites de ADN, la relevancia para la salud de esos resultados no está demostrada. Los microsatélites son secuencias de ADN con una tasa de mutación elevada, en general en zonas no codificantes del ADN, en las que un pequeño fragmento se repite de manera consecutiva. Los microsatélites son utilizados como marcadores genéticos en pruebas de paternidad y en el estudio de poblaciones, pero no es aparente que estas diferencias tengan relevancia sobre características importantes para la salud.

La globalización de las enfermedades crónicas comunes sugiere, sin embargo, que las variaciones en el estado de salud entre poblaciones se debe más bien a diferencias en la exposición a causas medioambientales que a variaciones genéticas.

Aunque es cierto que la frecuencia de muchas enfermedades genéticas varía entre poblaciones, también lo es que se trata en general de enfermedades raras en donde la frecuencia es independiente del origen geográfico continental, es decir, de la ascendencia racial. Consideremos la enfermedad de Tay-Sachs, la fibrosis quística y la talasemia, tres ejemplos de enfermedades raras que se dan con mayor frecuencia en unas poblaciones que en otras. La enfermedad de TaySachs es una enfermedad rara, hereditaria, causada por la mutación de un gen que codifica una proteína denominada Hex-A. Sin esta proteína las neuronas acumulan un tipo especial de lípidos denominados gangliósidos hasta alcanzar niveles tóxicos. La acumulación de gangliósidos en el cerebro afecta al sistema nervioso central, produciendo, en general, una severa discapacidad física y mental que causa la muerte a los pocos años de vida. La enfermedad de Tay-Sachs es frecuente en descendientes de judíos de Europa central pero no en otros europeos ni en personas descendientes de judíos sefardíes, es decir, es independiente de la ascendencia racial. En cuanto a la fibrosis quística, una enfermedad hereditaria rara producida por la mutación de un gen que codifica una proteína conocida como CFTR –que regula el movimiento de los iones de cloro y sodio a través de la membrana del epitelio originando secreciones espesas que producen la obstrucción e infección de numerosos órganos, principalmente de los pulmones–, su frecuencia es también independiente del origen geográfico continental. Y la talasemia, un tipo de anemia hereditaria donde la síntesis de una o más de las cadenas proteicas que constituyen la hemoglobina se encuentra alterada, es frecuente en una variedad de poblaciones que van desde Italia a Tailandia, es decir, tampoco está asociada a ningún continente o raza.

Aunque conocemos muy poco sobre las variantes genéticas que predisponen a las personas a las enfermedades crónicas comunes, es llamativo que se asuma con frecuencia que grupos minoritarios, en general negros y latinoamericanos, están genéticamente más predispuestos a padecer cualquier enfermedad crónica común. La globalización de las enfermedades crónicas comunes sugiere, sin embargo, que las variaciones en el estado de salud entre poblaciones se deben más bien a diferencias en la exposición a causas medioambientales que a variaciones genéticas. Sin el contexto proporcionado por variables tales como el nivel de educación, estatus socioeconómico ocupación, dieta y lugar de residencia, la raza no es útil para hacer predicciones sobre la salud. En diversos países europeos, los Estados Unidos, Australia y Canadá, existe un gradiente socioeconómico relacionado con la dieta donde las personas con estatus socioeconómico mayor tienden a llevar una dieta más saludable, caracterizada por un mayor consumo de fruta, verduras, leche desnatada y un menor consumo de grasas. Consecuentemente, entre las mujeres de los países más ricos, donde un cuerpo delgado es socialmente valorado, existe un gradiente negativo entre peso y nivel socioeconómico y educativo. Sin embargo, para las mujeres en países con otros valores socioculturales o con nivel económico medio y bajo es más frecuente encontrar una relación positiva entre estatus económico y peso. Así, por ejemplo, mientras que en los Estados Unidos o en España la obesidad se reparte poco más o menos a partes iguales entre mujeres y hombres, en Arabia Saudí, Argelia, Egipto o Rusia el número de mujeres obesas es aproximadamente el doble que el de hombres.

La relación entre el estatus socioeconómico y otros factores de riesgo –como el consumo de tabaco, alcohol y la falta de actividad física– asociados con algunas de las enfermedades que causan mayor mortalidad –cáncer, enfermedad cardiovascular, del sistema respiratorio o digestivo– es igualmente compleja. Estos datos indican que, en conjunto, el efecto neto de la ascendencia racial sobre la salud de una persona es pequeño y en cualquier caso no es superior al que ejercen otros factores como los económicos y socioculturales.

Es el metabolismo, es decir, el conjunto de reacciones bioquímicas que tienen lugar en un organismo para mantenerlo vivo, y no los genes, lo que mejor define su fenotipo. El genoma humano contiene unos 2 800 genes que codifican las enzimas que catalizan el conjunto de reacciones bioquímicas que tienen lugar en el cuerpo humano. Es decir, aproximadamente el 10 % de los genes de una persona está dedicado al metabolismo. Estas reacciones bioquímicas no solo permiten a un ser vivo crecer, diferenciarse, mantener su estructura y reproducirse, sino también responder a cambios medioambientales como la temperatura, la concentración de oxígeno, los alimentos o la presencia de sustancias tóxicas. El metabolismo de un organismo está regulado a múltiples niveles para conseguir mantener unas condiciones constantes en el interior de sus células con independencia de los cambios ambientales que se produzcan, un proceso que se conoce con el nombre de homeostasis. El desequilibrio homeostático se encuentra en la base de muchas enfermedades, no solo en las más comunes como la diabetes y la obesidad, sino también en otras como el cáncer, la inmunodeficiencia, las enfermedades hepáticas y los trastornos genéticos. En el cuerpo humano se han identificado cerca de 5 000 metabolitos diferentes de los cuales más del 75 % son lípidos. La clase de lípidos más numerosa son los fosfolípidos, de los que hay más de dos mil especies moleculares diferentes. Le siguen en complejidad los triglicéridos con más de mil especies distintas, y después están los ésteres de colesterol y los ácidos grasos, cada uno de ellos con más de un centenar de especies diferentes.

Aunque la función clásica de los lípidos es formar las bicapas lipídicas de las membranas y proporcionar energía –la oxidación de un gramo de grasa produce 9 kilocalorías mientras que los carbohidratos y las proteínas solo producen 4 kilocalorías/gramo– los lípidos desempeñan otras funciones esenciales como regular la proliferación, diferenciación y muerte celular, el estrés oxidativo y la inflamación. A los lípidos que desempeñan estas funciones se les conoce con el nombre general de mediadores lipídicos. Entre los mediadores lipídicos destacan los eicosanoides, un grupo de lípidos con efectos proinflamatorios derivados del ácido araquidónico. La importancia de los eicosanoides resulta evidente si recordamos que la actividad antiinflamatoria de la aspirina radica precisamente en suprimir su producción y que la prostaciclina, otro miembro de la familia de los eicosanoides, se utiliza como medicamento para el tratamiento de la hipertensión portal y como vasodilatador. Otros mediadores lipídicos derivados del ácido araquidónico son las lipoxinas y los endocannabinoides. Las lipoxinas tienen efectos antiinflamatorios y los endocanabinoides son unos lípidos que se unen a los mismos receptores de cannabinoides sobre los que actúa la marihuana. Además de tener efectos psicoactivos los endocannabinoides participan, por ejemplo, en la regulación del sistema inmunológico y la aparición de hipertensión portal, la principal complicación de la cirrosis hepática. Otros mediadores lipídicos son las resolvinas y protectinas, que derivan del ácido linolénico, conocido también como ácido omega-3, y reciben el nombre genérico de docosanoides. A estos hay que añadir los mediadores lipídicos derivados de los fosfolípidos, entre los que destacan el factor activador de plaquetas o PAF y el ácido lisofosfatídico y los derivados de los esfingolípidos (ceramida, ceramida 1-fosfato, esfingosina y esfingosina 1-fosfato) que regulan la agregación de las plaquetas, la inflamación y la anafilaxis, además de la proliferación, diferenciación y muerte de numerosos tipos de células. Por último están el hidroxicolesterol y oxicolesterol, que, como su nombre indica, son lípidos derivados del colesterol y también regulan importantes funciones celulares.

Si comparamos el pequeño número de mediadores lipídicos que han sido identificados (unos cincuenta) con los aproximadamente 4 000 lípidos presentes en el metaboloma humano y de cuya función biológica en general se sabe poco o nada, es razonable pensar que probablemente haya entre ellos decenas o centenares de lípidos cuyas propiedades biológicas van más allá de formar las bicapas de las membranas celulares o servir de fuel para generar energía. Además, la mayoría de los mediadores lipídicos que se han identificado son derivados de los ácidos grasos omega-3 y omega-6, siendo por consiguiente probable que existan otras familias desconocidas de lípidos con importantes funciones biológicas. En las próximas décadas es previsible que se acelere la identificación de nuevos mediadores lipídicos que proporcionen la base de nuevos tratamientos para un amplio rango de enfermedades desde la obesidad, la diabetes y la enfermedad cardiovascular al cáncer y las enfermedades, neurodegenerativas. En este sentido, se ha descubierto recientemente que la administración de un fosfolípido inusual denominado dilauroyl fosfatidilcolina o DLPC tiene efecto antidiabético y mejora la enfermedad del hígado graso en ratones.

Descifrar los cambios que se producen en el metabolismo, por ejemplo, durante el crecimiento de una célula tumoral y compararlos con los que ocurren durante la división de una célula normal puede ayudar a desarrollar nuevos procedimientos terapéuticos que nunca antes habían sido explorados. Durante las últimas décadas la investigación sobre el cáncer ha estado dedicada principalmente al estudio de los mecanismos de la división celular, es decir, a la identificación de los genes y proteínas implicados en este proceso y solo recientemente se ha comenzado a prestar mayor atención al metabolismo tumoral. A diferencia de las células normales que generan la energía que necesitan principalmente a través de la respiración mitocondrial, un proceso conocido con el nombre de fosforilación oxidativa, las células cancerosas utilizan la glicólisis aeróbica para obtener energía, un fenómeno denominado “efecto Warburg” en honor a su descubridor, el gran bioquímico alemán Otto Warburg. La glicólisis aeróbica es una forma menos eficaz de generar energía a partir de la glucosa que la fosforilación oxidativa –la glicólisis aeróbica genera 2 moléculas de ATP por molécula de glucosa mientras que la fosforilación oxidativa genera hasta 36 moléculas de ATP por molécula de glucosa–. ¿Cómo se produce esta reprogramación del metabolismo en las células tumorales? ¿Cuál es para las células tumorales la ventaja de tener un metabolismo menos eficiente, al menos en términos de producción de ATP, que el de las células normales? La explicación más sencilla es que si las células tumorales extrajesen el máximo de energía de la glucosa no podrían utilizar los átomos de carbono de estas moléculas para fabricar la biomasa, es decir, los lípidos, proteínas y ácidos nucleicos que necesitan para crecer y lo que, es importante recordarlo, es el único objetivo de una célula tumoral.

En las próximas décadas es previsible que se acelere la identificación de nuevos mediadores lipídicos que proporcionen la base de nuevos tratamientos para un amplio rango de enfermedades, desde la obesidad, la diabetes y la enfermedad cardiovascular al cáncer y las enfermedades neurodegenerativas.

En consonancia con esta hipótesis se han descubierto numerosos casos de reprogramación de rutas metabólicas en células cancerosas cuyo resultado es incrementar la síntesis de biomasa reduciendo la producción de energía. Por ejemplo, en las células de cáncer de mama se ha observado un incremento de la síntesis de serina. La serina es un aminoácido no esencial que se sintetiza a partir del 3-fosfoglicerato, un metabolito de la glucosa. La serina es necesaria no solo para sintetizar proteínas sino también para sintetizar otro aminoácido denominado glicina.

La glicina es a su vez necesaria para sintetizar proteínas, glutatión (una de las principales moléculas antioxidantes) y purinas (imprescindibles en la síntesis de ADN y ARN), es decir, biomasa. Asimismo, en numerosas células tumorales, incluidas las de cáncer de mama, se ha observado que la síntesis y consumo de glicina se incrementa. Es decir, el flujo desde el 3-fosfoglicerato hasta la glicina se encuentra acelerado en diversas células tumorales. La síntesis de glicina requiere la presencia de tetrahidrofolato o THF, un derivado del ácido fólico o vitamina B9. Sugestivamente los antifolatos, un grupo de compuestos que inhiben la síntesis del THF y de los que el más conocido es el metotrexato, se utilizan desde los años cincuenta del siglo XX para el tratamiento de diversos tipos de cáncer, incluido el de mama, además de otras enfermedades como la artritis reumatoide y la enfermedad de Crohn. Experimentalmente se ha observado que el bloqueo de la síntesis de serina inhibe la proliferación de las células de cáncer de mama, lo cual sugiere la existencia de nuevas oportunidades terapéuticas “metabólicas” dirigidas hacia la inhibición de la síntesis de serina y glicina en las células tumorales.

Otro caso interesante de reprogramación metabólica es el que tiene lugar en el cáncer de hígado. Las células tumorales sintetizan y consumen menos S-adenosilmetionina (SAMe) que las células hepáticas normales. La SAMe es un derivado de la metionina, un aminoácido esencial, es decir, que no lo podemos sintetizar por nosotros mismos, necesario para la síntesis de proteínas. La SAMe desempeña varias funciones vitales para la célula. Una de ellas es donar un átomo de carbono proveniente de la metionina (denominado grupo metilo) en numerosísimas reacciones bioquímicas conocidas con el nombre general de reacciones de transmetilación. Otra función de la SAMe consiste en canalizar el flujo del resto de los átomos de carbono de la metionina a la mitocondria para ser catabolizados, a través de una intrincada serie de reacciones bioquímicas que reciben el nombre general de ruta de la transulfuración y generan energía. La síntesis de SAMe no es la única reacción relacionada con el metabolismo de la metionina que está reprogramada en las células de cáncer de hígado. La biosíntesis de sarcosina, una reacción que utiliza glicina y SAMe, y la decarboxilación de la SAMe, el primer paso en la síntesis de un grupo de compuestos denominado poliaminas, también están disminuidas en el cáncer de hígado. La reducción de la biosíntesis de SAMe y de su utilización para sintetizar sarcosina y poliaminas facilita a las células tumorales hepáticas redirigir el metabolismo de la metionina hacia la síntesis de las proteínas que necesitan para crecer. La importancia de esta reprogramación metabólica ha sido puesta de manifiesto experimentalmente al observar que las manipulaciones genéticas que bloquean el eje metabólico que une a la metionina con la sarcosina, vía SAMe, es suficiente para inducir la aparición espontánea de cáncer de hígado. Estos resultados indican la existencia de nuevas oportunidades terapéuticas dirigidas a restaurar el metabolismo de la metionina en el cáncer de hígado. En este sentido, por ejemplo, se ha observado que el tratamiento experimental con SAMe reduce el crecimiento e induce la muerte de las células tumorales hepáticas.

La restricción calórica, es decir, seguir un régimen dietético que reduce el número de calorías ingeridas, cuando no está acompañada de malnutrición mejora la salud general de las personas (tensión arterial, glucosa, triglicéridos y colesterol entre otros) y aumenta la longevidad en numerosas especies animales, incluidos los roedores. Aunque el efecto de la restricción calórica sobre la longevidad en primates incluida la especie humana es un tema de debate, estos estudios son importantes porque pueden proporcionar información sobre estrategias dietéticas que mejoren la salud general sin los efectos secundarios que produce la pérdida excesiva de peso. Por ejemplo, cuando las moscas Drosophila se someten a restricción calórica son más longevas aunque su fertilidad disminuye, uno de los efectos secundarios de la pérdida excesiva de peso. Pero si se añade metionina a la dieta este efecto secundario desaparece. En ratones, la restricción de la metionina de la dieta también aumenta la longevidad mientras que la deficiencia severa de ese aminoácido produce desnutrición, hígado graso, inflamación, fibrosis y cáncer de hígado. Estos resultados indican que la metionina actúa como un reostato metabólico en ratones y que tanto el exceso como el defecto de la concentración de este aminoácido pueden afectar a la salud. Estos trabajos demuestran también que no todas las calorías son iguales y que lo importante es el tipo de alimentación. Comprender cómo una dieta restringida en ciertos nutrientes puede mejorar la salud general o incrementar la longevidad puede llevar a la identificación de dianas terapéuticas sobre las que actuar para conseguir los efectos beneficiosos de la restricción calórica minimizando sus efectos secundarios.

En el futuro el estudio del metaboloma en fluidos biológicos –suero, orina, heces, sudor, lágrima– y muestras de tejidos proporcionará biomarcadores que facilitarán no solo el diagnóstico temprano y pronóstico de numerosas enfermedades complejas sino que podrá utilizarse asimismo para seguir la respuesta individual al tratamiento.

Cuando hablamos del metabolismo pensamos inmediatamente en los miles de reacciones bioquímicas que tienen lugar dentro del cuerpo de una persona pero solemos olvidarnos de las reacciones metabólicas que llevan a cabo los microorganismos que viven en el interior de su intestino. El microbioma intestinal está compuesto por de 1013 a 1014 microorganismos cuyo genoma colectivo contiene al menos cien veces más genes que nuestro propio genoma. El microbioma contiene miles de genes implicados en la síntesis y el metabolismo de polisacáridos, carbohidratos, aminoácidos y lípidos además de otros compuestos como las vitaminas, los isoprenoides y el metano. Muchas de estas moléculas atraviesan la pared intestinal y circulan libremente en la sangre conjuntamente con los metabolitos sintetizados de forma endógena. Es decir, el metabolismo humano es una fusión del metabolismo endógeno con el de los microorganismos que habitan en su intestino. El caso de la trimetilamina (TMA) ilustra bien este concepto de fusión del metabolismo. La flora intestinal, pero no el metabolismo endógeno humano, puede convertir la colina de la fosfatidilcolina, el fosfolípido mayoritario de la dieta, en TMA. A su vez unas enzimas hepáticas que reciben el nombre colectivo de FMO oxidan el TMA a óxido de TMA o TMAO. Y el TMAO activa la síntesis de colesterol en macrófagos lo cual, en ratones, promueve la aparición de placas en las arterias y el desarrollo de arterosclerosis. Aunque la relevancia para la salud humana del microbioma es objeto de debate, los cambios en la composición del microbioma han sido asociados con la obesidad y ciertas enfermedades inflamatorias. Por consiguiente, el estudio del microbioma y su metaboloma ofrece un enorme potencial para la búsqueda de nuevos biomarcadores diagnósticos y tratamientos.

El rápido avance de las tecnologías de espectrometría de masas y resonancia magnética nuclear ha hecho posible determinar y cuantificar de manera rápida y simultánea alrededor de 1 000 metabolitos diferentes a partir de una muestra de suero de unos pocos microlitros y es previsible que en un futuro próximo sea posible determinar el metaboloma total, es decir, unos 5 000 compuestos distintos. ¿Qué beneficios puede ofrecer para la salud individual el estudio del metaboloma? El metaboloma humano es un océano de biomarcadores. En el futuro el estudio del metaboloma en fluidos biológicos –suero, orina, heces, sudor, lágrima– y muestras de tejidos proporcionará biomarcadores que facilitarán no solo el diagnóstico temprano y pronóstico de numerosas enfermedades complejas sino que podrá utilizarse asimismo para seguir la respuesta individual al tratamiento. Pero conviene volver a recordar que de nada serviría determinar la concentración de miles de fosfolípidos, triglicéridos, ésteres de colesterol y ácidos grasos en el suero u otra muestra biológica de una persona si no se interpretan estos datos dentro del contexto médico adecuado. La experiencia del diagnóstico de la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NAFLD, por sus siglas en inglés) nos enseña que la consideración de aspectos que a primera vista pueden parecer poco relevantes, como el índice de masa corporal (IMC, que se obtiene dividiendo el peso en kilogramos por el cuadrado de la altura en metros), pueden ser determinantes a la hora de utilizar la metabolómica como herramienta diagnóstica. La NAFLD es una enfermedad progresiva que va desde la simple acumulación de grasa en el hígado o esteatosis, a esteatosis con inflamación, necrosis y fibrosis, una condición que se conoce con el nombre de esteatohepatitis no alcohólica o NASH, por sus siglas en inglés. Los pacientes con NASH tienen mayor riesgo de desarrollar cirrosis y cáncer de hígado: alrededor del 10-20 % de las personas con NASH desarrollan cirrosis en diez años. La NAFLD afecta a 1 de cada 4 adultos en los países desarrollados y aproximadamente el 30 % de las personas con NAFLD tienen NASH. Aunque la mayoría de las personas con NASH son obesas esta enfermedad también se da en personas delgadas, aunque en menor proporción. Pocas personas con NASH son conscientes de que padecen esta enfermedad, porque presentan pocos o ningún síntoma. Las técnicas de imagen, como la ecografía o la resonancia magnética, pueden revelar la presencia de grasa en el hígado pero no pueden diferenciar la NASH de la simple esteatosis. La biopsia hepática, aunque considerada el gold standard, es un procedimiento invasivo, subjetivo y costoso no exento de complicaciones (tiene un riesgo de muerte del 0,01 %) y propenso a errores de muestreo. Debido a estas limitaciones de la biopsia hepática y al aumento de la prevalencia de la NAFLD (en los países desarrollados es la enfermedad más frecuente del hígado), la identificación de biomarcadores que permitan el diagnóstico de esta enfermedad es urgente y necesaria. Los estudios de lipidómica han identificado un pequeño grupo de lípidos que permiten diferenciar la NASH de la esteatosis utilizando una muestra de suero. Inesperadamente, se ha observado que este perfil o huella de lípidos que sirve para el diagnóstico de la NASH es dependiente del IMC, es decir, los lípidos que sirven para diferenciar la NASH de la esteatosis son diferentes en personas delgadas, obesas o con obesidad mórbida. Es obvio que llevar a cabo de forma rutinaria un test metabolómico para el diagnóstico de la NASH en personas sin síntomas no preseleccionadas por el IMC y fuera del contesto clínico adecuado puede llevar a falsos diagnósticos.

El desarrollo de tests moleculares complejos basados en perfiles de ADN, ARN, proteínas o metabolitos tiene una serie de problemas inherentes a esas técnicas de alto rendimiento donde se analizan cantidades masivas de datos. Cuando se examinan miles de biomoléculas usando un número relativamente pequeño de muestras de pacientes es fácil encontrar falsas correlaciones con el diagnóstico de una cierta enfermedad o con la eficacia de un tratamiento. Hace unos años un grupo de investigadores de la Universidad de Duke, en Carolina del Norte, publicó varios trabajos en los que concluían que ciertos perfiles de expresión génica, lo que se conoce como huella genómica, podían predecir la respuesta a la quimioterapia en diversos tipos de cáncer. Como consecuencia de estas investigaciones la universidad puso en marcha un ensayo clínico en el que estas huellas genómicas eran utilizadas para guiar al clínico en el tratamiento a seguir. Años más tarde varios expertos en estadística encontraron errores en el tratamiento de los datos publicados que invalidaban las conclusiones obtenidas. Finalmente el ensayo clínico se suspendió y algunos de los pacientes que participaron en esos estudios y familiares de pacientes que habían fallecido demandaron a la Universidad de Duke y a los investigadores implicados en el trabajo. El caso de la Universidad de Duke pone de manifiesto la existencia de una excesiva prisa por llevar este tipo de tests basados en estudios de genómica a la clínica y a su comercialización. De forma inevitable, si se busca entre miles de variables siempre se encontrará un conjunto que correlacionará significativamente con estas miles de variables más una, como por ejemplo responder o no a un cierto tratamiento. Cuando en 2010 un estudio genómico llevado a cabo en personas centenarias concluía que ciertas variantes genéticas se asociaban con la longevidad excepcional, este trabajo tuvo inmediatamente una gran repercusión en los medios de comunicación, pero también fue recibido con escepticismo por la comunidad de genetistas. Que ciertas variantes genéticas tuviesen un efecto tan marcado sobre una característica tan compleja como la longevidad era un hallazgo inesperado. Como se vio más tarde, los resultados de ese trabajo no eran correctos porque los autores del estudio habían sido poco rigurosos en la obtención y el tratamiento estadístico de los datos. Un año más tarde los autores se retractaron de las conclusiones del trabajo. Estos y otros casos nos instruyen sobre la importancia que tiene diseñar correctamente los experimentos, evitar errores técnicos, validar las huellas genómicas con muestras nuevas ciegas (es decir, el investigador no sabe de antemano qué muestras pertenecen a los pacientes que respondieron al tratamiento) que provengan de diferentes hospitales y utilizar las herramientas estadísticas adecuadas. La genómica no es la única rama de las ciencias de la vida que tiene problemas de control de calidad y con excesiva frecuencia se publican trabajos donde se manejan cantidades masivas de datos que contienen errores evitables.

El progreso científico se sustenta en dos firmes creencias: 1) que la revisión por pares o peer review es la piedra de toque que permite determinar la calidad, credibilidad y rigor científico de un trabajo o un proyecto de investigación, y 2) que la investigación se corrige a sí misma, es decir, que los errores científicos son siempre identificados y corregidos. Lo que suele olvidarse es que la autocorrección en la investigación no depende únicamente de la competición entre investigadores sino también de la conexión entre investigación y aplicaciones. Es decir, si en el proceso de generación y traslación del conocimiento –tanto en el sector académico como en el empresarial– no se mantienen los máximos estándares de calidad, rigor y ética que demanda la ciencia, los resultados de estas investigaciones mal hechas nunca darán lugar a nuevos productos y aplicaciones. Existe evidencia de que en las últimas décadas el sesgo en la investigación científica no se está produciendo al azar. Es decir, hay datos que indican que los dos pilares que soportan el progreso científico, la revisión por pares y la autocorrección, no funcionan tan bien como deberían, que se es más tolerante con la ciencia mal hecha y que, si bien son muchos los factores que contribuyen a explicar la elevada tasa de fracaso de la investigación traslacional ese comportamiento contribuye negativamente a la consecución de nuevos tests diagnósticos y medicinas.

Todas las tecnologías de alto rendimiento generan errores y sesgos sistemáticos que al ojo incauto, no bien entrenado o poco familiarizado con la tecnología pueden parecerle resultados de gran interés y llevarle a conclusiones erróneas. Minimizar la frecuencia con la que se producen esos errores técnicos, de diseño de protocolos experimentales y de análisis de los datos es una misión de todos los investigadores, principalmente de los directores de tesis doctorales, investigadores principales y responsables de proyectos de investigación, tanto en el sector académico como en el empresarial. Las técnicas de alto rendimiento u “ómicas” tienen el potencial de revolucionar la práctica médica en las próximas décadas, pero es cada vez más evidente que antes tendrán que hacer frente a estos problemas.

Notas

  1.  OMS, http://apps.who.int/bmi/index.jsp
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