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10 Noviembre 2021

Descubren 14 genes responsables de la obesidad

La enfermedad y su síndrome metabólico asociado, es una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en adultos.

Dada la pesada carga que supone esta enfermedad para los pacientes y el sistema sanitario, ha aumentado el interés por identificar objetivos farmacológicos para su tratamiento y prevención. Para ello, los estudios de asociación del genoma completo han identificado cientos de variantes asociadas a la obesidad. El siguiente reto es definir experimentalmente cuáles de estas variantes están relacionadas con la enfermedad y, por tanto, podrían convertirse en dianas para su tratamiento y prevención.

En un estudio publicado en Plos Genetics, que fue llevado a cabo por un grupo de investigadores de la Universidad de Virgina en Estados Unidos, se examinaron 293 genes asociados a la obesidad con el objetivo de definir cuáles de los genes eran realmente causantes o preventivos de la enfermedad. Para ello, desarrollaron un "modelo de obesidad" en gusanos, alimentando a algunos con una dieta normal y a otros con una dieta alta en fructosa.

Este modelo de obesidad, junto con la automatización y las pruebas asistidas por el aprendizaje automático supervisado, les permitió identificar 14 genes que causan la obesidad y tres que ayudan a prevenirla. Los genes asociados directamente a la obesidad son los fbf-2, gon-1, hlh-2, let-355, mys-1, nst-1, pop-1, puf-8, rpac-19, rpt-5 e Y46E12BL y dos nuevos genes supresores de la delgadez/obesidad que son let-767 y pho- 1. Los otros tres: eif-6, glp-1 y zfh-2 y Y71H10B.1 (un gen supresor de la delgadez y la obesidad) se habían relacionado previamente con el metabolismo de las grasas o la obesidad.

Además descubrieron que el bloqueo de la acción de los tres genes que impedían que los gusanos se volvieran obesos, también les hacía vivir más tiempo y tener una mejor función neurolocomotora. 

Por lo tanto, además de definir la causalidad de varios genes hasta ahora meramente correlacionados con la obesidad, el estudio demuestra el valor de los sistemas modelo compatibles con el cribado genético de alto rendimiento in vivo.

Fuente bibliográfica

doi: 10.1371/journal.pgen.1009736

Ciencia y Medicina

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