Avances en medicina de precisión de la obesidad: Análisis multiómico y dinámico para el descubrimiento y validación de biomarcadores predictores de pérdida de peso tras intervención en personas de alto riesgo

Resumen del proyecto

La obesidad es un importante problema de salud pública. A pesar de los esfuerzos para prevenirla y tratarla, basados en acciones sobre los estilos de vida (dieta y actividad física fundamentalmente), el éxito de dichas intervenciones es muy bajo, por lo se necesita una aproximación nueva, basada en la medicina de precisión. Para ello es necesario descubrir nuevos biomarcadores de respuesta interindividual, que permitan realizar intervenciones más personalizadas. Los primeros resultados con marcadores genéticos, han resultado muy poco predictivos, por lo que hay que incluir más ómicas en la generación de nuevos marcadores. Además, la mayoría de marcadores genómicos existentes se han obtenido en estudios observacionales de riesgo de obesidad, pero apenas existen ensayos clínicos dinámicos que hayan investigado a nivel de genoma/epigenoma completo las variantes genéticas y/o epigenéticas asociadas con la pérdida de peso, por lo que es imprescindible generar dicha información. El estudio PREDIMED-Plus (ensayo clínico en 6800 participantes ya reclutados e intervenidos longitudinalmente varios años), ofrece una oportunidad magnífica para investigar la contribución de varios marcadores genómicos, epigenómicos, metabolómicos, metagenómicos y exposómicos a la variabilidad interindividual en la pérdida de peso ante intervenciones basadas en estilos de vida (ejercicio y/o dieta), siendo esté nuestro objetivo principal. Analizaremos la contribución ómica integrada para descubrir y validar nuevos marcadores que permitan predecir la pérdida de peso en población de alto riesgo cardiometabólico. Se seleccionarán dos grupos extremos para maximizar las diferencias (n=1000): respondedores (los de mayor % de pérdida de peso) y los no respondedores (menor %) y se realizarán las determinaciones ómicas a nivel masivo y con análisis dinámicos). Se aplicarán distintas estrategias de análisis de datos, incluyendo algoritmos de inteligencia artificial y considerando la perspectiva de género.

Palabras clave

Obesidad
pérdida de peso
genómica
epigenómica
metabolómica
integración de ómicas
biomarcadores
predicción
ensayo clínico
estilo de vida

Convocatoria

Acción Estratégica en Salud (AES)

Periodo de ejecución

01/01/2022 - 31/12/2025

Investigador Principal

DOLORES, CORELLA PIQUER

Centro beneficiario

UNIVERSIDAD DE VALENCIA

Centro de realización

UNIVERSIDAD DE VALENCIA

Comunidad Autónoma

COM. VALENCIANA

Provincia

VALENCIA/VALÈNCIA

Financiación

1,067,880 €