El extracto concentrado de brotes de brócoli puede ayudar a los pacientes con diabetes de tipo 2 a controlar su glucosa en la sangre, según un nuevo estudio publicado en la revista <a href="https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.aah4477" title="Science Translational Medicine" alt="Science Translational Medicine" target="blank">Science Translational Medicine</a>. Los resultados podrían suponer una muy necesaria alternativa para enfocar esta condición, que se ha convertido en epidemia mundial.
La diabetes de tipo 2 afecta a más de 300 millones de personas en todo el mundo y hasta un 15% de los pacientes no pueden beneficiarse del tratamiento de primera línea con metformina, debido al riesgo de daños renales.
En búsqueda de una alternativa más viable, Annika Axelsson, del Departamento de Ciencias Clínicas del Centro de Diabetes de la Universidad de Lund (Suecia), y sus colegas utilizaron un enfoque computacional para identificar compuestos que pudieran contrarrestar los cambios de expresión génica asociados con la diabetes de tipo 2. Los investigadores crearon una firma para la diabetes de tipo 2 basada en 50 genes, empleando a continuación conjuntos de datos de expresión disponibles públicamente para analizar 3852 compuestos para fármacos que pudieran potencialmente revertir la enfermedad.
El compuesto químico más prometedor (el sulforafano, un compuesto natural que se encuentra en los vegetales crucíferos) amortiguó la producción de glucosa en un cultivo de células hepáticas y apartó del estado enfermo la expresión génica del hígado en ratas diabéticas. Cuando los investigadores proporcionaron extractos concentrados de brócoli a 97 pacientes con diabetes de tipo 2 en un ensayo aleatorio controlado con placebo de 12 semanas, los participantes obesos que se incorporaron al estudio con la enfermedad no regulada mostraron niveles de glucosa en sangre en ayunas significativamente menores que los controles. Los autores afirman que el desarrollo de firmas genéticas para investigar grandes repositorios públicos de datos de expresión génica podría ser una valiosa estrategia para identificar rápidamente compuestos clínicamente relevantes.
