Biomarcadores en diabetes 2

Investigadores de la Universidad de Glasgow, en Escocia (Reino Unido), han identificado nuevos biomarcadores que podrA�an ayudar a identificar de forma mA?s precisa a las personas con mA?s riesgo de desarrollar diabetes tipo 2. Los autores de esta investigaciA?n, que publica ‘PLOS One’, confA�an en que su hallazgo contribuya algA?n dA�a a combatir el aumento global de casos, ya que actualmente hay unos 415 millones de afectados en todo el mundo y se prevA� que en el aA�o 2040 la cifra aumente hasta los 642 millones. AdemA?s, han identificado distintas proteA�nas o molA�culas de micro-ARN que, tras un mayor anA?lisis, podrA�an convertirse tambiA�n en futuras dianas terapA�uticas para el desarrollo de nuevos fA?rmacos para la diabetes. Su estudio se basA? en un anA?lisis de muestras de sangre de un grupo de pacientes tres aA�os antes de que acabaran desarrollando diabetes tipo 2, y las compararon con muestras de personas de edad y peso similares que mantuvieron un nivel normal de azA?car en sangre durante el mismo perA�odo.

En total identificaron 1.129 proteA�nas en cada muestra de sangre y un total de 754 molA�culas de micro-ARN, encargadas de regular la expresiA?n de los genes, y utilizaron un modelo estadA�stico para determinar cuA?les eran los mejores para predecir la diabetes. Sorprendentemente, detallaron una serie de molA�culas en la vA�a de transiciA?n epitelio-mesenquimal y unos cambios en las cA�lulas beta que pueden reflejar una forma de «estrA�s» a medida que comienzan a perder sus propiedades productoras de insulina por el exceso de trabajo. «Confiamos en que compartir este hallazgo con la comunidad investigadora pueda ayudar a combatir la pandemia global de la diabetes y sus complicaciones», ha destacado el profesor John Petrie, principal autor de la investigaciA?n.

En total identificaron 1.129 proteA�nas en cada muestra de sangre y un total de 754 molA�culas de micro-ARN, encargadas de regular la expresiA?n de los genes, y utilizaron un modelo estadA�stico para determinar cuA?les eran los mejores para predecir la diabetes