El Incliva realiza un modelo de predicción que desvela el riesgo de desarrollar diabetes tipo 2

Gracias a este método se vio que la combinación de los valores en ayunas de triglicéridos y glucosa, edad, sexo, e IMC permite clasificar correctamente el 93% de los participantes como DM2 o no DM2

De izquierda a derecha: Sergio Martínez Hervás, Ana Bárbara García García, Francisco Lara Hernández, María Morales y Javier Chaves. (Foto: Incliva)
De izquierda a derecha: Sergio Martínez Hervás, Ana Bárbara García García, Francisco Lara Hernández, María Morales y Javier Chaves. (Foto: Incliva)
Blanca Mas
3 octubre 2022 | 10:45 h
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Aproximadamente el 6,6% de la población global padece diabetes tipo 2.Es una enfermedad crónica en la cual hay un alto nivel de azúcar (glucosa) en la sangre. Este tipo de diabetes es la más común entre la población y cada vez afecta a una mayor cantidad de personas y que además, se asocian con  muchas complicaciones, lo que acarrea un gran consumo de los recursos sanitarios.

Es inevitable predecir si existe la posibilidad de que tengamos Diabetes Mellitus tipo 2 (DM2). Por eso, el Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, del Hospital Clínico de València, ha realizado un estudio para crear un modelo de predicción de riesgo de desarrollar esta diabetes, partiendo de parámetros que se puedan obtener a partir de un análisis de sangre rutinario y otros datos de los pacientes de fácil obtención como la edad, sexo, peso y altura.

Este trabajado, basándose en datos del estudio Di@bet.es, ha consistido en identificar variables utilizadas habitualmente, como los niveles de glucosa y triglicéridos, a partir de las que poder predecir que una persona que no tiene DM2 pueda desarrollarla en el futuro y, de este modo, poder disponer de un sistema predictivo de sencilla aplicación en la clínica para poder prevenir el desarrollo de la DM2.

Este tipo de diabetes es la más común entre la población y cada vez afecta a una mayor cantidad de personas

Los investigadores se han centrado en la identificación de factores que permiten conocer quiénes pueden desarrollar diabetes pese a que inicialmente no presenten un riesgo elevado, ya que estos supuestos representan hasta el 60% de los nuevos casos de DM2. Además, han utilizado una selección de variables de generó un árbol de decisión utilizando el método estadístico CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector).

Gracias a este método se vio que la combinación de los valores en ayunas de triglicéridos y glucosa, edad, sexo, e IMC permite clasificar correctamente el 93% de los participantes como DM2 o no DM2.

De todos estos parámetros, el que tiene un efecto mayor es el de los niveles de glucosa en ayunas. Por ejemplo, si una persona tiene más de 106mg/dL de glucosa en ayunas su riesgo de desarrollar DM2 en el futuro es 13 veces mayor que en el resto.

El ensayo fue publicado en ‘Developing a simple and practical decision model to predict the risk of incident type 2 diabetes among the general population: The Di@bet.es Study’

En cambio, en quienes tienen niveles de glucosa inferiores a este valor y que desarrollan DM2, (hasta el 65% de los nuevos casos), y que son aquellos más difíciles de predecir, utilizando  otros parámetros tales como edad, IMC o niveles de triglicéridos se pueden identificar los casos de mayor riesgo.

Asimismo, pacientes con niveles de glucosa basal normales y bajos en los que no se esperaría el desarrollo de DM2 (<92mg/dL) pero que tienen niveles elevados de TG (>180mg/dL) tienen un riesgo de hasta 14 veces el riesgo de aquellos que tienen niveles más bajos.

El ensayo fue publicado en ‘Developing a simple and practical decision model to predict the risk of incident type 2 diabetes among the general population: The Di@bet.es Study’, como investigador principal al Dr. F. Javier Chaves -responsable de la Unidad de Genómica y Diabetes de INCLIVA e investigador del CIBERDEM y que acaba de publicarse en la revista European Journal of Internal Medicine.

Gracias a este método se vio que la combinación de los valores en ayunas de triglicéridos y glucosa, edad, sexo, e IMC permite clasificar correctamente el 93% de los participantes como DM2 o no DM2

Además, han intervenido la Unidad de Genómica y Diabetes,Francisco Laray; las doctoras Irene Andrés Blasco y Ana Bárbara García García –también del CIBERDEM-; los doctores José T. Real, coordinador del Grupo de Investigación sobre Riesgo Cardiometabólico y Diabetes de INCLIVA y jefe de grupo de CIBERDEM, y Sergio Martínez Hervás, investigador del mismo grupo de INCLIVA y de CIBERDEM; y, por parte de la Universitat de València (UV), Isabel Peraita Costa y la Dra. María Morales-Suarez-Varela, que es, además, Jefe de Grupo CIBERESP. Han participado también otros investigadores de CIBERDEM, CIBEROBN y CIBERER.

El estudio ha sido posible, además, gracias a la participación de la Unidad de Diabetes del Hospital Arnau de Vilanova, de València; el Instituto de Investigaciones Biomédicas de Málaga (IBIMA), Departamento de Endocrinología y Nutrición del Hospital Regional Universitario de Málaga; el Laboratorio General del Hospital Regional Universitario de Málaga; el Hospital Universitario Cruces, IIS Biocruces Bizkaia; el Laboratorio de Endocrinología del Hospital Universitario San Carlos de Madrid; el Departamento de Endocrinología y Nutrición del IDIBAPS; el Departamento de Endocrinología y Nutrición, Hospital Central Universitario de Asturias.

También participaron el Departamento de Medicina de la Universidad de Oviedo. IIS del Principado de Asturias (ISPA); el Servicio de Endocrinología y Nutrición del hospital Universitario Joan XXIII. IIS Pere Virgili (IISPV); la Universidad de Rovira i Virgili  (Tarragona); el Departamento de Salud de la Agencia de Salud Pública de Cataluña; el Departamento de Medicina de la Universidad Autónoma de Barcelona; el Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital del Mar (Barcelona); EAP Raval Sud, Instituto Catalán de Salud. IDIAP Jordi Gol; IDIBELL y la Universidad de Barcelona; y el Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital Universitario San Carlos de Madrid.

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