{"id":3222,"date":"2018-08-16T07:01:03","date_gmt":"2018-08-16T05:01:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/?p=3222"},"modified":"2018-08-16T07:16:58","modified_gmt":"2018-08-16T05:16:58","slug":"estrechando-el-cerco-a-la-fatiga-cronica-uniovi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/estrechando-el-cerco-a-la-fatiga-cronica-uniovi\/","title":{"rendered":"Estrechando el cerco a la fatiga cr\u00f3nica – UNIOVI"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

Un equipo cient\u00edfico de la Universidad de Oviedo, en colaboraci\u00f3n con el NIH de Washington, halla un nuevo mecanismo molecular que explica el desarrollo de esta enfermedad en personas tratadas con radioterapia.<\/strong><\/p>\n

El Grupo de Problemas Inversos, Optimizaci\u00f3n y Aprendizaje Autom\u00e1tico de la Universidad de Oviedo, dirigido por el catedr\u00e1tico Juan Luis Fern\u00e1ndez-Mart\u00ednez, en colaboraci\u00f3n con el grupo de estudio de la fatiga cr\u00f3nica del National Institute of Health (Washington), que dirige el profesor Leorey Saligan, ha descrito un nuevo mecanismo que explica el desarrollo de la fatiga cr\u00f3nica en personas enfermas de c\u00e1ncer tratadas con radioterapia<\/strong>, tal y como recoge un art\u00edculo que ha visto la luz en la revista\u00a0Nature-Translational Psychiatry.<\/em>\u00a0Se calcula que la fatiga cr\u00f3nica afecta al 80% de las y los pacientes de c\u00e1ncer. Este s\u00edndrome suele persistir durante mucho tiempo despu\u00e9s del tratamiento y afecta negativamente a la vida de las personas.<\/p>\n

Como en casos anteriores, los resultados obtenidos provienen de una modelizaci\u00f3n robusta del “little-big data<\/em>” biom\u00e9dico<\/strong>. Los datos siempre son escasos y costosos, y el n\u00famero de genes diana siempre es mucho m\u00e1s elevado debido a este alto grado de indeterminaci\u00f3n. En este caso, se realiz\u00f3 la extracci\u00f3n del ARN de 36 hombres con una media de edad de 66 a\u00f1os y diferentes razas (blancos, asi\u00e1ticos, afroamericanos e hispanos), doce de los cuales exhib\u00edan fatiga en alto grado despu\u00e9s de un a\u00f1o de administraci\u00f3n de la radioterapia. A partir del ARN se realiz\u00f3 un an\u00e1lisis de expresi\u00f3n gen\u00e9tica lo que dio lugar a un conjunto de datos altamente dimensional (alrededor de 600.000 medidas por paciente).<\/p>\n

“La detecci\u00f3n de los genes desregulados no es sencilla<\/em><\/strong>“, explica el profesor Fern\u00e1ndez-Mart\u00ednez. “Es igual que si te piden determinar 100 n\u00fameros diferentes sabiendo su suma. El problema admite una multiplicidad de soluciones, es decir, como intentar abrir una caja fuerte con m\u00faltiples combinaciones<\/strong>. Los experimentos gen\u00e9ticos son cada vez m\u00e1s complejos, mientras que el n\u00famero de datos no se incrementa, porque medir cuesta<\/em>“, se\u00f1ala. Una tesis doctoral defendida por Enrique de Andr\u00e9s Galiana en la Universidad de Oviedo demostr\u00f3 la importancia de los algoritmos desarrollados para este trabajo.<\/p>\n

Los m\u00e9todos de diagn\u00f3stico gen\u00e9tico no han llegado a\u00fan a la mayor\u00eda de los hospitales de Espa\u00f1a, y su coste sigue siendo alto. De ah\u00ed la importancia de la iniciativa del Grupo de problemas Inversos, encabezado por el catedr\u00e1tico Fern\u00e1ndez-Mart\u00ednez, que consiste en dise\u00f1ar metodolog\u00edas robustas para muestrear las v\u00edas gen\u00e9ticas defectivas en cualquier s\u00edndrome o patolog\u00eda, lo que podr\u00eda provocar un avance de la medicina traslacional no conocido hasta ahora. Se trata de caracterizar las v\u00edas gen\u00e9ticas afectadas m\u00e1s que los genes individuales que las representan. De esta manera se entiende su funci\u00f3n.<\/p>\n

“En este caso, adem\u00e1s, nos dimos cuenta de que trabajar con datos brutos, que proced\u00edan directamente de la m\u00e1quina, ten\u00eda sus ventajas. Modelizar es un arte y se deben evitar manipulaciones que introduzcan sesgos<\/strong>, aunque su objetivo inicial fuese precisamente lo contrario<\/em>“, se\u00f1ala Fern\u00e1ndez-Mart\u00ednez.<\/p>\n

Los an\u00e1lisis mostraron que la v\u00eda gen\u00e9tica alterada m\u00e1s importante era la de se\u00f1alizaci\u00f3n de receptores de Glutamato. Estos resultados fueron confirmados mediante experimentos de laboratorio con modelos in vitro de linfocitos T. Los resultados obtenidos muestran que los niveles de la prote\u00edna mGluR5 aumentaron debido a la radiaci\u00f3n, y los pacientes con un nivel de dicha prote\u00edna elevado antes de administrar la radioterapia fueron aquellos que desarrollaron la fatiga cr\u00f3nica en alto grado. El mecanismo de acci\u00f3n parece estar relacionado con la activaci\u00f3n de los linfocitos T y de citoquinas inflamatorias cuyo papel es fundamental en la respuesta inmune. El glutamato es un neurotransmisor del sistema nervioso central cuyo papel es fundamental en la regulaci\u00f3n de la respuesta inmune. La modulaci\u00f3n de la prote\u00edna mGluR5 ser\u00eda una nueva opci\u00f3n terap\u00e9utica para el tratamiento de las y los pacientes.<\/p>\n

Para el profesor Fern\u00e1ndez-Mart\u00ednez, “lo interesante es poder recorrer el camino que va desde el paciente hasta el experimento en laboratorio y su posterior traslaci\u00f3n a la cura y\/o al medicamento, gracias a la gu\u00eda proporcionada por algoritmos matem\u00e1ticos de inteligencia artificial<\/em>“. Se trata de aportar nuevas hip\u00f3tesis en cuanto a nuevas dianas terap\u00e9uticas, acortando los tiempos de investigaci\u00f3n. Tambi\u00e9n es posible segmentar a las y los pacientes en funci\u00f3n de su respuesta y optimizar los tratamientos. “Es importante que esto se haga en la pr\u00e1ctica m\u00e9dica. Para ello se necesita creer en el poder de la gen\u00e9tica y del big-data biom\u00e9dico, convenientemente minado, en la resoluci\u00f3n de enfermedades<\/em>“, indica. De esto trata el proyecto Finisterrae, que lidera su grupo de investigaci\u00f3n, y que versa de la resoluci\u00f3n efectiva de importantes enfermedades neurodegenerativas, raras y c\u00e1ncer.<\/p>\n

Fuente:\u00a0http:\/\/www.uniovi.es\/<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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