MADRID, 11 (SERVIMEDIA)
Un estudio realizado por investigadores de Biomarcadores de Enfermedades Metabólicas y Óseas del Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada (ibs.Granada) ha revelado hallazgos “significativos” sobre el papel de las proteínas esclerostina y periostina, presentes en los huesos, en la predicción del riesgo cardiovascular en pacientes con diabetes tipo 2.
Según informó la Universidad de Granada (UGR), este estudio, liderado por el catedrático de la UGR Manuel Muñoz Torres, evalúa si estas proteínas también pueden ser predictoras de riesgo cardiovascular en pacientes diabéticos, de acuerdo con el algoritmo Score2-Diabetes. Dicho algoritmo se desarrolló, validó y calibró por la Sociedad Europea de Cardiología para predecir el riesgo de enfermedad cardiovascular a 10 años en personas con diabetes tipo 2.
El grupo de científicos de la UGR, el Hospital Universitario Clínico San Cecilio de Granada y de otras instituciones recopiló datos clínicos, mediciones bioquímicas y niveles séricos de esclerostina y periostina de pacientes con diabetes tipo 2 y demostró que estas proteínas óseas se encuentran implicadas en el riesgo cardiovascular. La UGR afirmó que este hallazgo ayuda a predecir eventos cardiovasculares de manera “más precisa”.
La investigación incluyó a 104 pacientes con diabetes tipo 2 (42 con riesgo cardiovascular bajo-moderado y 62 con riesgo alto-muy alto, y mostró niveles elevados de esclerostina y periostina en pacientes con diabetes tipo 2 y riesgo cardiovascular alto-muy alto, estableciendo una posible conexión entre estas proteínas y el riesgo vascular. Además, se propusieron niveles séricos específicos de esclerostina y periostina como predictores del riesgo cardiovascular en la población diabética.
Por tanto, los investigadores de este trabajo señalaron la relevancia clínica de los hallazgos, que abren nuevas posibilidades para la identificación de biomarcadores innovadores de riesgo cardiovascular en pacientes con diabetes tipo 2. Las proteínas pueden desempeñar un papel “clave” en la predicción de eventos cardiovasculares, lo que facilitará las intervenciones más personalizadas y eficaces en esta población de alto riesgo.
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