Científicos del CONICET desarrollaron una herramienta basada en análisis de sangre que permite identificar diferentes subtipos del hígado graso y reconocer cuáles presentan mayor riesgo de evolucionar hacia cuadros graves. El avance abre la posibilidad de detectar tempranamente a los pacientes que necesitan un seguimiento más estrecho y tratamientos personalizados.
La investigación se centró en la esteatosis hepática asociada a disfunción metabólica (MASLD), conocida habitualmente como hígado graso, una enfermedad que afecta aproximadamente al 30% de la población adulta mundial y que se encuentra relacionada con obesidad, hipertensión arterial, diabetes tipo 2 y alteraciones de los lípidos en sangre.
El trabajo, publicado en la revista científica GUT, plantea que el hígado graso no constituye una única enfermedad con la misma evolución para todos los pacientes. Los investigadores encontraron diferentes subtipos clínicos y moleculares, algunos de los cuales presentan un pronóstico considerablemente más desfavorable.
Hasta ahora, buena parte de la evaluación de estos pacientes estaba concentrada en determinar el daño existente en el propio hígado, como la acumulación de grasa o el grado de fibrosis. El nuevo enfoque busca observar además las consecuencias que la alteración metabólica puede producir en el resto del organismo.
Según explicó Silvia Sookoian, investigadora del CONICET en el Centro de Investigación Traslacional en Salud (CENITRES) de la Universidad Maimónides, algunos subtipos pueden presentar manifestaciones en otros órganos, afectar al sistema cardiovascular e incrementar el riesgo de cáncer, mientras que en otros pacientes la enfermedad puede permanecer mucho más leve.
Un estudio con datos de unas 500 mil personas
Para determinar esas diferencias, los investigadores utilizaron proteómica, una técnica capaz de medir simultáneamente miles de proteínas presentes en la sangre.
Los resultados fueron contrastados mediante herramientas estadísticas con información clínica y de laboratorio correspondiente a aproximadamente 500 mil personas del Biobanco del Reino Unido, una de las grandes bases de datos biomédicos utilizadas internacionalmente.
El seguimiento se extendió durante más de 15 años. De acuerdo con Carlos Pirola, investigador del CONICET y uno de los autores del trabajo, los subtipos clínicos y moleculares considerados más agresivos mostraron mayores tasas de mortalidad, principalmente asociadas con tumores y enfermedades cardiovasculares.
Encontraron importantes diferencias entre mujeres y hombres
Otro de los resultados del estudio fue la identificación de diferencias relevantes según el sexo biológico.
Dentro de los subgrupos considerados de alto riesgo, los investigadores observaron fibrosis hepática avanzada en el 50% de las mujeres frente al 20% de los hombres.
El análisis también permitió identificar un grupo de alto riesgo integrado únicamente por mujeres, en el cual la prevalencia de fibrosis hepática alcanzó el 15%. Los científicos consideran que estos resultados muestran la necesidad de incorporar esas diferencias en los modelos utilizados para establecer el pronóstico de los pacientes.
El nuevo índice PS4
Uno de los principales resultados de la investigación fue el desarrollo y validación del denominado índice PS4, construido a partir de los niveles sanguíneos de cuatro proteínas específicas: FTCD, ADGRG1, FABP1 y GAST.
A diferencia de los métodos tradicionales, el índice busca proporcionar información sobre procesos biológicos relacionados con el estrés metabólico, la actividad de células inmunes y la integridad vascular.
En las comparaciones realizadas durante el estudio, el PS4 mostró una capacidad predictiva superior a índices tradicionales y posteriormente fue validado en una población de diferente procedencia.
El objetivo es avanzar desde una evaluación centrada exclusivamente en el hígado hacia una valoración integral del riesgo metabólico y de las enfermedades asociadas.
Los investigadores consideran que identificar tempranamente el subtipo molecular de cada paciente podría permitir ajustar los controles, anticipar posibles complicaciones y seleccionar tratamientos de manera personalizada, especialmente entre quienes presentan mayores probabilidades de desarrollar formas graves de la enfermedad.
Fuente: CONICET. Investigación: Silvia Sookoian, Carlos Pirola y Luis Diambra. Imágenes e ilustraciones: gentileza CONICET; ilustraciones conceptuales generadas con IA (Gemini) por los autores del estudio.