lunes, 29 de diciembre de 2014

Identifican nuevos biomarcadores para las enfermedades coronarias

Identifican nuevos biomarcadores para las enfermedades coronarias

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29 de Diciembre de 2014

Identifican nuevos biomarcadores para las enfermedades coronarias

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En combinación con los factores de riesgo tradicionales, cuatro metabolitos mejoran moderadamente la predicción de riesgo cardiovascular.
Un equipo de investigación internacional ha publicado en la revista PLoS Genetics los resultados de unestudio metabolómico a gran escala cuyo objetivo ha sido mejorar las herramientas actuales de clasificación de riesgo cardiovascular. Aplicando técnicas de espectrofotometría de masas en sangre periférica de más de 3,600 individuos de tres poblaciones prospectivas diferentes, los científicos hallaron asociaciones independientes entre los factores de riesgo tradicionales y los niveles de monoglicérido 18:2, esfingomielina y las especies 18:1 y 18:2 de la lisofosfatidilcolina (LFC). El monoglicérido mostró ser factor de riesgo independiente, correlacionándose con la incidencia de eventos cardiovasculares con mayor valor predictivo que los triglicéridos. Además, se asoció a marcadores de enfermedad subclínica y de estrés oxidativo, así como a varios polimorfismos de nucleótido único asociados a mayor riesgo de enfermedad coronaria. Ambas especies de LFC se asociaron de manera inversa con los factores de riesgo tradicionales índice de masa corporal y proteína C reactiva, un hallazgo consistente con observaciones previamente publicadas. Considerar los 4 nuevos marcadores juntos resultó en una moderada mejora en la discriminación y reclasificación utilizando los factores de riesgo tradicionales.
Este es el mayor estudio realizado hasta la fecha en el que se investiga el impacto del metaboloma en la incidencia de las enfermedades coronarias. Los hallazgos han sido validados en poblaciones independientes, utilizando diferentes métodos de extracción y partición de sangre (plasma o suero) en individuos de un amplio rango de edades, lo que hace que las conclusiones sean generalizables. 

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