La medicina personalizada consiste en que, mediante un sencillo análisis, sea posible diagnosticar una enfermedad antes de que los síntomas aparezcan; que nos puedan prescribir el tratamiento y la dosis más adecuada sin intentar averiguarlo mediante el método de prueba y error; que se pueda saber de forma fácil si un tratamiento está haciendo el efecto esperado. Y todo ello utilizando la información procedente de estudiar nuestros genes, proteínas y metabolitos, los protagonistas de este artículo.
Todos sabemos que la glucosa elevada es un indicador de diabetes o el colesterol de riesgo cardiovascular: son ejemplos de metabolitos utilizados como biomarcadores. Se trata de moléculas pequeñas, sustratos y productos de la actividad de proteínas y sus alteraciones respecto a los valores medios en individuos sanos, que pueden indicar la presencia de una enfermedad.
Desafíos de las tecnologías ómicas
Sería importante disponer de un marcador que, medido en un sencillo análisis de sangre, permitiera diagnosticar cualquier enfermedad; en particular, las graves y asintomáticas y aquellas en las que el factor tiempo es clave. Resolver este tipo de problemas es una de las aplicaciones de las denominadas tecnologías ómicas: la genómica, que mide los cambios en los genes; la proteómica, centrado en las proteínas; y la metabolómica, que estudia los metabolitos.
Por otra parte, a pesar de los grandes avances tecnológicos, todavía hay muchas enfermedades de las que no se conoce su origen ni tienen tratamiento. Los problemas sencillos están resueltos, pero los retos actuales en el campo de la salud los presentan patologías muy complejas. Estudiar los mecanismos que las producen y sobre los que se podría actuar con un medicamento es también un objetivo de estas tecnologías, ya que no miden un solo compuesto, sino todos los de su clase que cambian en el organismo cuando está afectado por una dolencia.
Echar las redes para encontrar a la sirena
¿Y cuáles son las principales características de la metabolómica? Hay un ejemplo para explicarla que nos resulta absolutamente clarificador. La investigación clásica es como el pescador que sale a pescar y elige cuidadosamente el día, el lugar, el cebo, la caña, etc. para atrapar un tipo específico de pez. El investigador genera una hipótesis y diseña cuidadosamente una serie de experimentos para probarla, y así sucesivamente.
Por su parte, un barco de pesca de altura echa su red y recoge todo lo que hay en el caladero. En primer lugar, además de que el coste de los medios necesarios es muchísimo más alto, hace falta tiempo y personal que sepa clasificar las capturas. Luego, una vez clasificadas, puede ocurrir que no haya más que morralla, muy costosa, o un gran banco de peces. Pero si hay alguna oportunidad de pescar la sirena, aquello que nadie había pescado nunca y ni siquiera nadie había pensado en hacerlo, merecerá la pena.
La metabolómica consiste, precisamente, en echar la red y recoger todos los metabolitos de la muestra. Si se compara la captura entre dos caladeros, se puede generar una hipótesis sobre qué metabolitos están alterados en una situación respecto a otra.
En busca de una señal con la firma de la enfermedad
Pongamos que analizamos la sangre de 100 individuos con una enfermedad, obteniendo no unos pocos resultados –como ocurre en un análisis clásico–, sino cientos o miles de señales –un perfil completo–. Luego los comparamos con los perfiles de otros tantos individuos sanos y observamos que unas señales son iguales entre los dos grupos y otras cambian aleatoriamente. Al aplicar la estadística, todas estas señales se eliminarán, pero si una de ellas es claramente diferente entre los dos grupos, aumentada o disminuida, podría estar asociada a la patología.
Primero hay que identificar esa señal y ponerle un nombre. La instrumentación da un área, una masa, pero hay un largo camino hasta descifrar que se trata de la fenilalanina, por poner un ejemplo. Después tendremos que intentar explicar la razón biológica de esa alteración, validar el potencial marcador en una población más amplia y diseñar un método de análisis rápido y sencillo.
En los últimos años, muchos estudios de screening han identificado potenciales marcadores en un grupo pequeño, pero validarlos en cohortes amplias para que puedan llegar a la clínica resulta costoso y es donde muchos estudios se detienen.
Detectar cáncer con un simple análisis de sangre
Un reciente trabajo ha demostrado que, mediante técnicas metabolómicas, se pueden detectar mediante un análisis de sangre marcadores capaces de distinguir a las personas con cáncer de las sanas en un grupo de pacientes heterogéneo, incluso con distintos tipos de cáncer y muchos de ellos asintomáticos. También podría identificar a los enfermos que han desarrollado metástasis.
Si los compuestos identificados llegan a la práctica clínica en forma de un análisis de sangre sencillo, sería un hito para facilitar este diagnóstico. Esto es crítico, ya que hay una fuerte correlación entre diagnóstico temprano y buen pronóstico.
Antes de que los síntomas aparezcan
Los países avanzados están desarrollando otra aplicación de la metabolómica: la llamada metabolómica epidemiológica. Consiste en recoger perfiles metabolómicos de miles de individuos sanos en el momento inicial y continuar haciéndolo a lo largo de los años. En algún momento de su vida, esas personas desarrollarán una enfermedad y entonces sus perfiles se pueden comparar con los que no la tienen. Así es posible encontrar esas señales marcadoras –metabolitos– y estudiar en qué momento empiezan a aparecer, incluso antes que los síntomas de la patología.
Eso llevará a una verdadera medicina preventiva y personalizada. Es cierto que requiere una enorme inversión –biobancos, grandes equipos analíticos e informáticos, grupos clínicos…–, pero significa invertir en la salud del futuro.
Coral Barbas, Directora del Centro de Metabolómica y Bioanálisis (CEMBIO), Universidad CEU San Pablo y Carolina González Riaño, Profesora, Facultad de Farmacia / Investigadora, Centro de Metabolómica y Bioanálisis (CEMBIO), Universidad CEU San Pablo
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.
