La atención a la microbiota intestinal y su interés en el diagnóstico, pronóstico y tratamiento de enfermedades se ha disparado en los últimos años. Ahora lo que toca es revisar evidencias y tratar de concretar su utilidad.
Numerosos estudios están aportando conclusiones sobre su relevancia para la salud y una de las evidencias más reforzadas es sobre su utilidad para establecer con precisión el riesgo de progresión de obesidad a diabetes.
Así lo ha señalado Isabel Moreno Indias, especialista de la Unidad de Endocrinología y Nutrición del Hospital Virgen de la Victoria y del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga y parte del CiberOBN, durante su intervención en el XVII Congreso de la Sociedad Española de Obesidad, en la que ha repasado la utilidad de las técnicas de machine learning al estudio de la microbiota.
Esta experta destacó el interés creciente por la microbiota en los últimos años, al conocerse cada vez mejor las funciones e implicaciones de lo que se empieza a considerar ya como un órgano más “que hay que cuidar, como hacemos con el corazón o el cerebro”, y al que se refirió como “un órgano virtual”, capaz de conectarse con otros órganos a través de los metabolitos que produce.
Variada composición
La microbiota está compuesta en torno a un 90% por bacterias y el resto son otros microorganismos, entre ellos, virus y parásitos, “además de moléculas que aún no conocemos bien”, y actúa, sobre todo, en la fermentación de compuestos dietéticos que no son metabolizados por el organismo humano, según ha explicado Moreno.
El organismo es capaz de extraer energía de la microbiota, razón por la cual fue relacionada de forma temprana con la obesidad, “dado que las personas con sobrepeso retienen energía y van ganando más peso, a diferencia de las personas con normopeso que consiguen liberarla”, ha indicado esta especialista.
La microbiota participa también en el sistema inmune, a través de la defensa frente a patógenos y produce metabolitos que ayudan al resto del organismo a mantener la homeostasis.
Las técnicas de secuenciación de la microbiota se han abaratado sustancialmente en los últimos años, facilitando su disponibilidad, ha indicado Moreno.
Bacterias... y genes
El avance en las investigaciones ha permitido caracterizar la microbiota, conociendo no solo las bacterias que la componen sino también, y lo que es quizá más importante, los genes y la función que desempeñan en el organismo. Así se ha comprobado la capacidad de la microbiota para proceder a la degradación de la fibra o para la producción de vitaminas.
Esta acción se relaciona a su vez con la producción de ácidos grasos de cadena corta, como el butirato, muy relacionado con la salud intestinal, al conservar el buen estado de los enterocitos del intestino y mantener la señal con otras células.
Se ha comprobado también la disbiosis en obesidad, es decir, los cambios en la composición de la microbiota, de modo que las personas con obesidad presentan una menor diversidad y “en consecuencia, menos capacidad de las bacterias de atender las funciones que en determinado momento pudiesen ser necesarias”.
Disbiosis en obesidad
Aunque la intestinal no es la única microbiota sí es la más importante para el organismo humano por ser la más numerosa y por la permeabilidad del intestino, "lo que hace que los metabolitos producidos por la microbiota intestinal pueden llegar al resto de órganos", según precisa Isabel Moreno
Esta información permite tomar decisiones para conseguir una medicina más personalizada, utilizando los datos de microbiota en conjunción con datos clínicos, antropométricos y de estilos de vida, según ha señalado Moreno. “Utilizando todos estos datos es posible ofrecer el mejor tratamiento para los pacientes a través de una dieta individualizada".
La incorporación de técnicas de 'machine learning' al estudio de la microbiota facilita una mejor explotación de los datos. Estas técnicas han permitido comprobar que la microbiota es muy importante en el abordaje de las comorbilidades de la obesidad, en concreto, de la diabetes tipo 2.
El apoyo del 'machine learning'
De esta forma, la experta considera que “solo utilizando datos de microbiota o empleando estos datos en conjunción con datos clínicas podemos predecir con una relevancia muy alta la progresión de obesidad a diabetes”.
Estas técnicas ofrecen también algoritmos que permiten anticipar, según la ingesta, el riesgo de que se produzca un pico glucémico, “lo cual facilita al paciente decidir sobré que alimento tomar en cada momento y mantener su glucemia en los valores correctos".
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