Víctor de la O Pascual y Edwin Fernández analizan cómo la medicina de precisión tiende a ir un paso por delante y cuenta con datos únicos para mejorar las recomendaciones nutricionales y evitar enfermedades crónicas.
“El potencial de la bioinformática en la nutrición de precisión es clave para mejorar la salud y prevenir enfermedades crónicas no transmisibles como las cardiovasculares, la diabetes o el síndrome metabólico”, aseguraron expertos de UNIR en un evento organizado por la universidad.
En este sentido, Víctor de la O Pascual, director del Máster en Bioinformática de UNIR, explicó que “el análisis de los datos bioinformáticos permite procesar y analizar datos ómicos (como los genéticos, metabólicos, proteómicos, transcriptómicos, metagenómicos, entre otros) para comprender cómo los individuos responden de manera diferente a los mismos nutrientes y patrones dietéticos”.
Por su parte, Edwin Fernández, director del Máster en Estudios Nutricionales de Precisión y Epidemiología Nutricional de UNIR, señaló que “el análisis de datos puede revelar qué personas pueden tener más predisposición a enfermedades, por eso cuando implementamos la bioinformática en la nutrición de precisión podemos establecer una intervención preventiva o incluso realizar dietas más precisas”.
“Así como el big data se utiliza en el campo de las ingenierías, finanzas o marketing, la bioinformática te permite obtener datos valiosos en el ámbito de la medicina de precisión, salud pública y epidemiología nutricional para tratar a aquellas personas más propensas a desarrollar enfermedades como la diabetes o la obesidad y ajustar su dieta para mitigar estos riesgos”, aseguró el director del Máster en Bioinformática de UNIR.
La prevención, clave para evitar enfermedades
La bioinformática es una herramienta útil para la medicina preventiva, salud pública y medicina de precisión que tiene mucho recorrido para evitar enfermedades con gran incidencia en la población.
Edwin Fernández, respecto a este punto, comentó que “cuando un paciente acude a una consulta de nutrición es porque ya tiene un problema, una práctica muy habitual ya que los cambios de hábitos alimenticios surgen cuando el problema ya es evidente”.
Sin embargo, el experto aclaró que “si se incorporan datos genéticos y bioinformáticos de los pacientes se puede realizar un asesoramiento nutricional personalizado que tome en cuenta múltiples factores para personalizar esas recomendaciones dietéticas y hacer una intervención más eficaz para no llegar a desarrollar una patología”.
“Las recomendaciones tradicionales están bien. Lo que tiende ahora la medicina de precisión es ir un paso más adelante y contar con datos únicos para mejorar esas recomendaciones y así obtener mejores beneficios”, reflexionó el experto.
La bioinformática no solo aborda a nivel nutricional un problema de salud, sino que, teniendo en cuenta todas tus variables biomédicas –estilo de vida, genética, microbiota, cómo se absorben y metabolizan determinados nutrientes-, permite prevenirlo o retrasar un estado patológico crónico incidiendo en un alimentación personalizada.
Incorporar la bioinformática en la salud pública
El director del Máster en Nutrición de UNIR, Edwin Fernández, apuestó por “el abordaje de la nutrición de precisión en el sector público, porque la tendencia es ir hacia la medicina personalizada y poco a poco tiene que ir trascendiendo a la sanidad pública”.
“Entendemos que es mejor una intervención que llegue a muchas personas que algo individualizado, ya que la efectividad se ve comprometida, pero ambas pueden ser complementarias”, añadió.
Aplicar la nutrición de precisión puede ser una herramienta clave para que los profesionales sanitarios puedan trabajar con pacientes que necesitan intervenciones personalizadas. Sin embargo, es necesario desarrollar guías clínicas basadas en la evidencia científica, junto con algoritmos que clasifiquen a los pacientes, y promover la formación especializada del personal clínico para su aplicación.
En este sentido, Víctor de la O Pascual, abogó por que la sanidad pública implemente algoritmos de decisión para intervenciones nutricionales más precisas, basados en modelos bioinformáticos, con el objetivo de orientar a los pacientes en el ámbito de la atención primaria antes de que presenten enfermedades crónicas no transmisibles de gran prevalencia.
“Si centramos la biomedicina en el ámbito de la medicina preventiva y salud pública y en la consulta primaria, podemos reducir el riesgo de que las enfermedades relacionadas o más propensas cuando hay una mala alimentación aparezcan de forma temprana y conseguir una mejora del sistema sanitario”, subrayó el director del Máster en Bioinformática de UNIR.
Fuente: UNIR
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