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Institutos Nacionales de la Salud La genética no ayudaría a predecir la diabetes tipo 2
Traducido del inglés: jueves, 31 de mayo, 2012
Por Anne Harding
NUEVA YORK (Reuters Health) - Los registros de riesgo genético actualmente disponibles no mejoran los datos clínicos y biológicos para predecir si una persona asintomática corre alto riesgo de desarrollar diabetes mellitus tipo 2 (DMT2), según demuestra un nuevo estudio.
El doctor Pedro Marques-Vidal, del Hospital Universitario de Lausana, en Suiza, y autor del estudio, dijo a Reuters Health: "No se necesita un (indicador genético) especial para evaluar el riesgo de desarrollar diabetes (...) Si hay un buen registro clínico o biológico, no hay necesidad de indagar en la genética del paciente".
En su estudio, publicado en Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, el doctor Marques-Vidal y sus colegas evaluaron seis registros de riesgo genético en 2.824 hombres y mujeres no diabéticos, con un promedio de 52 años, que estaban participando de un estudio más amplio.
Cuatro de los registros de riesgo habían sido publicados previamente, mientras que los investigadores crearon un quinto combinando todos los polimorfismos de nucleótidos simples (SNP) en los cuatro registros publicados, y un sexto usando los SNP compartidos de esos registros.
Durante el seguimiento durante un promedio de cinco años, 207 sujetos desarrollaron DMT2. Un análisis de dos variables reveló una diferencia entre los participantes diabéticos y no diabéticos para sólo uno de los registros. Una vez que los expertos realizaron ajustes para un registro de riesgo clínico y biológico validado, no hallaron mejoras en la discriminación por ningún tipo de patrón genético.
"El problema es que realmente necesitamos evaluar toda esta información genética para hacer buena medicina", dijo Marques-Vidal en una entrevista.
Si bien la información es interesante para comprender los mecanismos de la enfermedad y finalmente desarrollar nuevos tratamientos, "en la práctica clínica, por el momento son de muy escaso interés", agregó el autor.
FUENTE: Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, online 24 de abril del 2012
NUEVA YORK (Reuters Health) - Los registros de riesgo genético actualmente disponibles no mejoran los datos clínicos y biológicos para predecir si una persona asintomática corre alto riesgo de desarrollar diabetes mellitus tipo 2 (DMT2), según demuestra un nuevo estudio.
El doctor Pedro Marques-Vidal, del Hospital Universitario de Lausana, en Suiza, y autor del estudio, dijo a Reuters Health: "No se necesita un (indicador genético) especial para evaluar el riesgo de desarrollar diabetes (...) Si hay un buen registro clínico o biológico, no hay necesidad de indagar en la genética del paciente".
En su estudio, publicado en Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, el doctor Marques-Vidal y sus colegas evaluaron seis registros de riesgo genético en 2.824 hombres y mujeres no diabéticos, con un promedio de 52 años, que estaban participando de un estudio más amplio.
Cuatro de los registros de riesgo habían sido publicados previamente, mientras que los investigadores crearon un quinto combinando todos los polimorfismos de nucleótidos simples (SNP) en los cuatro registros publicados, y un sexto usando los SNP compartidos de esos registros.
Durante el seguimiento durante un promedio de cinco años, 207 sujetos desarrollaron DMT2. Un análisis de dos variables reveló una diferencia entre los participantes diabéticos y no diabéticos para sólo uno de los registros. Una vez que los expertos realizaron ajustes para un registro de riesgo clínico y biológico validado, no hallaron mejoras en la discriminación por ningún tipo de patrón genético.
"El problema es que realmente necesitamos evaluar toda esta información genética para hacer buena medicina", dijo Marques-Vidal en una entrevista.
Si bien la información es interesante para comprender los mecanismos de la enfermedad y finalmente desarrollar nuevos tratamientos, "en la práctica clínica, por el momento son de muy escaso interés", agregó el autor.
FUENTE: Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, online 24 de abril del 2012
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