La placenta muestra utilidad para predecir obesidad infantil

Los niveles de metilación del gen IRS1, tanto en la placenta como en la sangre de los niños, están asociados con varios indicadores de riesgo metabólico.

La evidencia de que el riesgo de padecer enfermedades metabólicas, como la obesidad, puede comenzar antes del nacimiento, a través de pequeños cambios en el funcionamiento de los genes (modificaciones epigenéticas), va a más. Entre las últimas aportaciones científicas destaca la del grupo de Metabólica Materno-Fetal del Instituto de Investigación Biomédica de Girona Dr. Josep Trueta (Idibgi), de Girona, que ha liderado un estudio que analiza si los cambios epigenéticos en la placenta podrían ayudar a predecir la obesidad infantil.

En el estudio se ha analizado, de acuerdo con información del Idibgi, la metilación del ADN, un tipo de modificación epigenética que regula la activación o desactivación de los genes y puede alterar su expresión. En concreto, se utilizaron 24 muestras de placenta para estudiar las marcas de metilación del ADN asociadas con un mayor riesgo de obesidad infantil (índice de masa corporal-IMC más alto a los 6 años). El gen IRS1 (Sustrato del receptor de insulina 1), que codifica una proteína clave en la vía de señalización de la insulina, destacó como candidato y fue analizado en profundidad en una cohorte más amplia de 147 muestras de placenta y también en sangre de los niños a los 6 años de edad.

El estudio se ha publicado en International Journal of Molecular Sciences, con la investigadora postdoctoral Ariadna Gómez y la investigadora predoctoral Maria Niubó como primeras coautoras, y la jefa del equipo, Judit Bassols, como última autora.

“Los resultados muestran que los niveles de metilación del gen IRS1, tanto en la placenta como en la sangre de los niños, están asociados con varios indicadores de riesgo metabólico”, ha afirmado Gómez. Además, mediante modelos de inteligencia artificial (IA), el equipo ha demostrado que la metilación de este gen en la placenta puede predecir con bastante precisión qué niños tienen mayor probabilidad de desarrollar obesidad infantil.

Estos hallazgos, según el Idibgi, sugieren que el gen IRS1 podría convertirse en un marcador epigenético precoz para identificar a niños con mayor riesgo de padecer trastornos metabólicos. Eso abriría la puerta al desarrollo de estrategias de prevención mucho más tempranas y adaptadas a cada individuo.

Bassols ha explicado a este diario que la investigación sobre los cambios epigenéticos en la placenta y cómo estos afectan a la salud de la descendencia ha crecido mucho en los últimos años. Y, además, ya “hay evidencia sólida de que la metilación del DNA, los miRNAs y otros mecanismos epigenéticos en la placenta están implicados en múltiples aspectos del desarrollo fetal y posterior salud de los niños”.

Programación fetal

Ha aludido así mismo a la programación fetal, que consiste en que determinados estímulos o condiciones durante el desarrollo intrauterino (alimentación materna; ejercicio físico materno; enfermedades maternas como diabetes gestacional, obesidad, preeclampsia, y otros) pueden “programar” de forma permanente el funcionamiento de sistemas fisiológicos del feto y condicionar su salud futura.

Sobre si se había analizado antes la relación entre cambios epigenéticos en la placenta y la obesidad infantil, ha indicado que para estudiarla “es necesario realizar estudios longitudinales en cohortes de madres embarazadas y sus hijos, que se siguen hasta la edad escolar o adolescencia”, y que ellos tienen una de este tipo (Estudio Prenatal Girona) con datos y muestras de las madres y padres durante el embarazo y de sus hijos durante los primeros meses de vida y a los 6 años. Hay, además, varios grupos de investigación europeos que tienen cohortes similares y también han realizado estudios de este tipo. “De hecho, entre varios de estos grupos hacemos estudios colaborativos “, ha apuntado.

El estudio, como se ha citado anteriormente, tiene tres partes: la metilación del ADN en muestras de placenta; el estudio del gen IRSI en muestras de placenta y en sangre de los niños de 6 años y modelos de IA para averiguar si la metilación del gen IRSI es predictor de mayor riesgo.

Bassols ha dicho al respecto que, en la primera parte, se selecciona una submuestra pequeña (N=24) y se analiza la metilación de todas les CpG (Citocinas unidas a Guaninas, nucleótidos en los que se producen las metilaciones) del genoma (ADN) de la placenta (son unes 850.000 CpGs) por medio de una técnica que se llamada EPIC array y se identifican aquellas que son diferencialmente metiladas entre los grupos de estudio. “En nuestro caso eran aquellas que se asociaban con obesidad (IMC, índice de masa corporal) de los niños a los 6 años de edad. Aquí identificamos la metilación del gen IRS1 (y otros) como posible candidato de causar obesidad en la descendencia”, ha añadido.

En la segunda parte se estudia la metilación del gen IRS1 en una muestra de placentas más grande (N=147) por medio de la técnica de pirosecuenciación para validar los resultados anteriores, y también “estudiamos la metilación del gen IRS1 en sangre de sus hijos a los 6 años, porque queremos ver si hay una relación entre la metilación de este gen en placenta (en el nacimiento) y en sus hijos (a los 6 años). Miramos sangre de los niños porque es la única muestra disponible a los 6 años”, ha precisado.

Con inteligencia artificial

Por último, para averiguar si la metilación del gen IRS1 es predictor del riesgo de obesidad en la descendencia usan modelos de IA, “en los que podemos introducir muchas variables del embarazo y los primeros meses de vida que también pueden influir en el desarrollo de obesidad y miramos si la metilación, junto con estas variables clínicas, puede ayudar a predecir la obesidad infantil.

Los modelos de IA permiten, ha recordado Bassols, estudiar relaciones no lineales y complejas entre muchos datos y hacer predicciones mientras que la estadística clásica es útil para estudiar asociaciones entre variables y probar hipótesis.

Para validar el marcador precoz de obesidad infantil que han hallado, “debería replicarse el estudio en otras cohortes independientes, con una N estudio elevada, para demostrar que el marcador es predictivo, consistente y útil”, ha manifestado.

Y sobre la posibilidad de que el estudio llegue a dar pie, después de la validación clínica, a una nueva prueba neonatal (quizás en sangre de placenta o del bebé), ha afirmado: “Exactamente, ésta sería la aplicación clínica del estudio. La placenta es un tejido disponible en el nacimiento y que es fácil de conseguir. Este marcador permitiría detectar, de forma muy precoz, el riesgo de desarrollar obesidad infantil y, por tanto, realizar intervención preventiva personalizada (dieta, ejercicio físico, seguimiento clínico…)”.

¿Cómo sigue la investigación?

El proyecto continúa: “Actualmente estamos estudiando otros marcadores epigenéticos, similares al mismo, ya que es muy probable que haya varios genes que están influyendo en el desarrollo de la obesidad. Aparte de estudiar la metilación en la sangre de los niños también estamos estudiando la metilación en la sangre de los padres, para ver si existe una herencia epigenética”, ha avanzado Bassols.

Esta investigación está financiada con proyectos de Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) que tienen una duración de 3 años. “Por el momento nos han financiado todos los proyectos que hemos ido pidiendo en esta línea de investigación y esperamos que así sea en los próximos años. Paralelamente también estamos pidiendo proyectos europeos con mayor dotación econòmica”, ha añadido.

Acerca de si investigar en esta cuestión es importante para llegar a seleccionar precozmente a niños que desde una edad temprana se tendrán que someter a dieta y/o terapia para reducir el riesgo de obesidad infantil (y todo aquello que esto conlleva en edad adulta), ha aseverado: “Exacto, nuestro estudio pretende identificar, de forma precoz, a la población pediátrica con riesgo de desarrollar enfermedades metabólicas y obesidad, cardiovasculares y ciertos tipos de cáncer”. Carmen Fernández (DM)