Córdoba

El Imibic avanza en un estudio sobre la hormona del crecimiento

  • Científicos del Reina Sofía y la UCO han identificado biomarcadores potenciales para cubrir el déficit hormonal en niños

Investigadores del Imibic que han realizado el estudio.

Investigadores del Imibic que han realizado el estudio. / el Día

Investigadores del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (Imibic), el Hospital Universitario Reina Sofía y la Universidad de Córdoba (UCO), han identificado biomarcadores potenciales de déficit de hormona de crecimiento en niños. Esta falta afecta no sólo al desarrollo físico, sino también al metabolismo general, influyendo incluso en la función cardiovascular y reduciendo la calidad de vida de los pacientes, según se informa en un comunicado. En la actualidad no existe un parámetro único o biomarcador que se pueda utilizar para el diagnóstico del déficit de hormona de crecimiento en niños, ya que medir la propia hormona de crecimiento en sangre no es una opción, porque, al liberarse de forma intermitente, su nivel en sangre fluctúa a lo largo del día.

Por ello, se realizan para el diagnóstico una serie de medidas directas e indirectas como talla, velocidad de crecimiento, radiografías, test de provocación de hormona de crecimiento, resonancia magnética de hipotálamo-hipófisis, entre otras. Actualmente no existe un parámetro individual de marcadores bioquímicos o una combinación de ellos que reúna todos los criterios de diagnóstico para un uso fiable. Así, existe "una importante necesidad de biomarcadores sistémicos no agresivos y específicos para la deficiencia de esta hormona".

Los investigadores han realizado un estudio, (publicado en la revista Journal of Proteomics )en el que han aplicado un método de proteómica de próxima generación, conocido como espectrometría de masas Swath, para descubrir proteínas que puedan ser utilizadas como biomarcadores de este déficit. La ventaja de esta técnica frente a otras metodologías proteómicas es que permite cuantificar de cientos a miles de proteínas por muestra. En dicho trabajo compararon los datos de la cuantificación masiva de proteínas en el suero de niños sanos con edades comprendidas entre los ocho y 11 años, y aplicaron técnica de análisis big data, exactamente, algoritmos de aprendizaje automático, para seleccionar la combinación de proteínas con mayor potencial diagnóstico.

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