Investigadores de la Mayo Clinic desarrollaron una prometedora prueba genética (CTS-GRS) que estima la saciedad por caloría de cada individuo. Se trata de una métrica biológica esencial para determinar cómo responderá a medicamentos clave para adelgazar y podría permitir una prescripción de fármacos mucho más personalizada y efectiva.
La batalla contra la obesidad, una enfermedad crónica y compleja que afecta a más de 650 millones de adultos globalmente, está a punto de volverse mucho más precisa gracias a la ciencia. Un equipo de investigadores de la Mayo Clinic ha dado un paso fundamental hacia la medicina personalizada al crear una prueba genética capaz de anticipar el éxito de ciertos medicamentos para la pérdida de peso, incluidos los de la popular clase GLP-1.
Este nuevo enfoque abandona las decisiones de tratamiento basadas únicamente en medidas simples, como el índice de masa corporal (IMC), para centrarse en los procesos biológicos que realmente dictan el aumento o la pérdida de peso. Los hallazgos, publicados en la prestigiosa revista «Cell Metabolism», presentan una métrica revolucionaria: la Saciedad por Caloría (CTS).
La biología detrás del hambre: no todos comemos igual
La variabilidad en cómo las personas responden a las intervenciones para adelgazar ha sido un desafío constante. La clave, según los expertos de la Mayo Clinic, reside en la saciedad, la señal fisiológica que le indica al cuerpo que ha consumido lo suficiente.
El estudio analizó la saciedad en cerca de 800 adultos con obesidad, observando una disparidad asombrosa en la ingesta calórica antes de sentirse llenos: algunos participantes se detuvieron con solo 140 calorías, mientras que otros superaron las 2.000. Factores tradicionales como la edad o las hormonas del apetito (grelina y leptina) solo explicaron una porción limitada de esta gran variación. Por ello, los investigadores dirigieron su mirada hacia la genética.
«Los pacientes merecen tratamientos que reflejen su biología, y no solo el tamaño de sus cuerpos», señala el PhD. y Dr. Andrés Acosta, gastroenterólogo de Mayo Clinic y autor sénior del estudio. Esta visión centrada en el individuo es el motor de la innovación.
CTS-GRS: El algoritmo que combina genes y fármacos
Para decodificar esta variabilidad, el equipo empleó el aprendizaje automático para combinar variantes de 10 genes conocidos por influir en la ingesta de alimentos. El resultado es la Puntuación Genética de Riesgo para Saciedad por Caloría (CTS-GRS).
Esta puntuación, que se puede calcular a partir de una muestra de sangre o saliva, ofrece una estimación individualizada del umbral de saciedad esperado de cada persona. En la práctica, el CTS-GRS permite a los médicos determinar si un paciente tiende a comer comidas muy grandes («cerebro hambriento») o si come porciones medianas pero snackea con frecuencia a lo largo del día («intestino hambriento»).
El verdadero poder de la prueba se demostró al aplicarla a ensayos clínicos con dos medicamentos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA): la combinación fentermina-topiramato (comercializada como Qsymia) y la liraglutida (Saxenda), un fármaco de la clase GLP-1. Los resultados fueron contundentes:
- Las personas con un umbral de saciedad elevado obtuvieron mejores resultados con la combinación fentermina-topiramato, ideal para controlar el tamaño de las porciones y reducir la ingesta excesiva en comidas grandes.
- Los individuos con un umbral de saciedad bajo respondieron mejor a la liraglutida (GLP-1), que es más efectiva para reducir el hambre general y la frecuencia de ingesta de alimentos.
«Con una sola prueba genética, podemos predecir quién tiene más probabilidades de obtener éxito con dos medicamentos distintos», afirma el Dr. Acosta. Esta capacidad predictiva se traduce en una atención médica con un mayor costo-beneficio y, lo más importante, mejores resultados para los pacientes.
El equipo de Mayo Clinic ya está trabajando en ampliar esta tecnología, investigando la respuesta a otro popular medicamento GLP-1, la semaglutida (Ozempic/Wegovy), e incorporando datos del microbioma y del metaboloma. Asimismo, buscan desarrollar modelos para predecir efectos secundarios comunes, como las náuseas y los vómitos. La tecnología CTS-GRS ya ha sido licenciada a Phenomix Sciences y se está utilizando en 300 clínicas en Estados Unidos, marcando el inicio de una era de tratamientos para la obesidad verdaderamente hechos a la medida.
*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.
Imagen principal generada con Gemini
