El impacto de la distribución de la grasa corporal

¿Quién está metabólicamente sano?

Los clústeres de salud metabólica y riesgo cardiometabólico ayudan a remodelar la predicción y el tratamiento de las enfermedades cardiometabólicas

Autor/a: Prof Norbert Stefan, MD, Prof Matthias B Schulze, DrPH

Fuente: Metabolic health and cardiometabolic risk clusters: implications for prediction, prevention, and treatment

Resumen

Entre los 20 principales factores de riesgo mundiales para años de vida perdidos en 2040, los pronósticos de referencia señalan tres riesgos metabólicos (presión arterial alta, IMC alto y glucosa plasmática alta en ayunas) como las principales variables de riesgo. Sobre la base de estos y otros factores de riesgo, el concepto de salud metabólica está atrayendo mucha atención en la comunidad científica. Se centra en la agregación de factores de riesgo importantes, lo que permite la identificación de subfenotipos, como personas con peso normal metabólicamente poco saludable u obesidad metabólicamente saludable, que difieren mucho en su riesgo de enfermedades cardiometabólicas. Desde 2018, los estudios que utilizaron antropometría, características metabólicas y genética en el marco de análisis de conglomerados propusieron nuevos subfenotipos metabólicos entre pacientes con alto riesgo (p. ej., aquellos con diabetes).

El punto crucial ahora es si estas estrategias de subfenotipado son superiores a los métodos establecidos de estratificación del riesgo cardiometabólico con respecto a la predicción, prevención y tratamiento de enfermedades cardiometabólicas. En esta revisión, abordamos cuidadosamente este punto y concluimos, en primer lugar, con respecto a la estratificación del riesgo cardiometabólico, en la población general, tanto el concepto de salud metabólica como los enfoques de conglomerados no son superiores a los modelos de predicción de riesgo establecidos. Sin embargo, ambos enfoques de subfenotipado podrían ser informativos para mejorar la predicción del riesgo cardiometabólico en subgrupos de individuos, como aquellos en diferentes categorías de IMC o personas con diabetes.

En segundo lugar, la aplicabilidad de los conceptos por parte de los médicos tratantes y la comunicación del riesgo cardiometabólico a los pacientes es más fácil utilizando el concepto de salud metabólica. Finalmente, los enfoques para identificar grupos de riesgo cardiometabólico en particular han proporcionado alguna evidencia de que podrían usarse para asignar individuos a grupos de riesgo fisiopatológico específicos, pero aún debe determinarse si esta asignación es útil para la prevención y el tratamiento.

Las personas delgadas y metabólicamente poco saludables tienen un riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) mayor que el riesgo observado en las personas obesas y metabólicamente sanas. Los nuevos análisis de conglomerados también identificaron una gran heterogeneidad en el riesgo de diabetes tipo 2 y ECV y de su respuesta al tratamiento.


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Las personas delgadas y metabólicamente poco saludables tienen un riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) mayor que el riesgo observado en las personas obesas y metabólicamente sanas. Recientemente, nuevos análisis de conglomerados (agrupación de personas basada en computadora) también identificaron una gran heterogeneidad en el riesgo de diabetes tipo 2 y ECV y de su respuesta al tratamiento. Estos hallazgos revelan que puede haber un tesoro enorme, aún no detectado, por levantar en el campo de la investigación cardiometabólica.

En un artículo de revisión en The Lancet Diabetes & Endocrinology, Norbert Stefan de Helmholtz Munich, el Centro Alemán para la Investigación de la Diabetes (DZD) y la Universidad de Tübingen, y Matthias B. Schulze del Instituto Alemán de Nutrición Humana Potsdam-Rehbruecke y el DZD destacan cómo estos novedosos conceptos de estratificación del riesgo pueden ayudar a implementar mejor la medicina de precisión en la práctica clínica.

Entre los 20 principales factores de riesgo mundiales de años de vida perdidos en 2040, los tres riesgos metabólicos (presión arterial alta, IMC alto y glucosa plasmática en ayunas alta) serán las principales variables de riesgo. Sobre la base de estos y otros factores de riesgo establecidos, como el colesterol HDL bajo y los triglicéridos altos, el concepto de salud metabólica está atrayendo mucha atención en la comunidad científica. Se enfoca en la agregación de factores de riesgo importantes, lo que permite la identificación de la salud metabólica deteriorada. A la fecha, en la mayoría de los más de 1000 estudios que abordan este tema, se considera que las personas son metabólicamente saludables si tienen menos de 2 de los siguientes factores de riesgo metabólicos: presión arterial alta, glucosa plasmática alta, colesterol HDL bajo y triglicéridos altos, o tratamientos farmacológicos para estas condiciones—están presentes. De este modo, se identificaron subfenotipos, como personas con peso normal metabólicamente poco saludable (MUHNW) y obesidad metabólicamente saludable (MHO), que difieren mucho en su riesgo de ECV.

En un metanálisis, Matthias Schulze, Norbert Stefan y sus colegas encontraron que, en comparación con las personas con un peso normal metabólicamente saludable (MHNW), el riesgo de ECV aumenta en un 45 % en las personas con MHO y en un 100 % en las personas con MUHNW. En su presente artículo de revisión, Norbert Stefan y Matthias Schulze no solo resumen el conocimiento sobre estas relaciones, sino que también destacan su novedosa definición de salud metabólica. Teniendo en cuenta los factores de riesgo hipertensión, diabetes y una relación cintura-cadera alta, encontraron en dos estudios muy amplios (Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición de EE. UU. III y Biobanco del Reino Unido) que el riesgo de mortalidad por ECV aumentó en un 100 % en personas con MUHNW, pero no aumentó en personas con MHO. Matthias Schulze enfatiza que “estos datos revelan la importancia de considerar el impacto de la distribución de la grasa corporal para la definición de salud metabólica”.

Norbert Stefan agrega: "¿Los nuevos grupos de riesgo cardiometabólico también ayudan a identificar subgrupos de personas con un riesgo distinto de enfermedades cardiometabólicas?". Para responder a esta pregunta, los autores del presente artículo de revisión discuten los hallazgos de los enfoques más importantes de reducción de la dimensionalidad de los datos que se pueden resumir bajo el término "análisis de conglomerados".

Estos estudios se realizaron principalmente en pacientes con diabetes o en personas con riesgo de diabetes tipo 2. Los enfoques de grupos también se basan en variables clínicas disponibles de forma rutinaria, pero pueden incluir datos más complejos, como la genética. Entre los subgrupos que se derivan de estos análisis de conglomerados se encuentran personas que predominantemente tienen baja secreción de insulina, resistencia a la insulina, hígado graso, obesidad visceral, diabetes leve relacionada con la edad, diabetes leve relacionada con la obesidad u otros fenotipos más complejos.

Norbert Stefan y Matthias Schulze concluyen: “Con respecto a la estratificación del riesgo cardiometabólico, tanto el concepto de salud metabólica como los enfoques de grupos no se consideran superiores a los modelos de predicción de riesgo establecidos. Sin embargo, ambos enfoques pueden ser informativos para predecir mejor el riesgo cardiometabólico en subgrupos, como individuos en diferentes categorías de IMC o personas con diabetes tipo 2.' También destacan que la aplicabilidad de los conceptos por parte de los médicos tratantes y la comunicación del riesgo cardiometabólico con los pacientes puede ser más fácil para el concepto de salud metabólica. Luego, los autores señalan que ser metabólicamente saludable o no saludable, o ser asignado a un grupo de riesgo cardiometabólico específico, en la mayoría de los casos será una asignación transitoria. Además, concluyen que los enfoques para identificar grupos de riesgo cardiometabólico han proporcionado evidencia de que podrían usarse para asignar individuos a grupos de riesgo fisiopatológico específicos. Aún debe estudiarse cuidadosamente en qué medida esta asignación podría mejorar la evaluación del riesgo y la respuesta al tratamiento.