Testele de sânge pot arăta boala cu ani înainte să apară simptomele

Metaboliții oferă o imagine fidelă a stării de sănătate și a proceselor patologice, fiind influențați de factori genetici, comportamentali și de mediu. Datorită proximității lor față de fenotip, aceștia pot servi drept biomarkeri valoroși pentru diagnostic, monitorizare și intervenție personalizată. Studiul publicat în Nature Metabolism propune cea mai vastă hartă a relației dintre metaboliți și fenotipuri umane, cu scopul de a avansa medicina de precizie.

Designul studiului și populația analizată

Studiul a inclus 274.241 de participanți din UK Biobank, cu un timp median de urmărire de 14,9 ani. Au fost analizate 313 metaboliți măsurați prin spectroscopie de rezonanță magnetică nucleară (RMN) și asociați cu 1.386 de boli și 3.142 de trăsături fenotipice. Cohorta a fost împărțită în eșantioane de derivare și replicare, acoperind atât populații cu origine europeană, cât și non-europeană.

Asocieri metaboliți–boli

Analizele au fost efectuate atât transversal (logistic) cât și prospectiv (hazard proporțional Cox). Au fost identificate peste 52.000 de asocieri semnificative, dintre care doar 42,5% au fost comune între cele două tipuri de analiză. Cele mai frecvente boli asociate au fost endocrine, metabolice și hematologice. Doi metaboliți lipidici din LDL au fost cel mai frecvent asociați cu boli, atât prevalente, cât și incidente.

Analize pe subgrupuri

Diferențe notabile au fost observate în funcție de sex și vârstă. De exemplu, anumiți metaboliți HDL protejează împotriva bolilor hepatice la femei, dar cresc riscul la bărbați. De asemenea, efectele protectoare sau de risc ale unor metaboliți au variat în funcție de vârstă, cu interacțiuni semnificative observate în bolile cardiovasculare.

Asocieri metabolite–trăsături fenotipice

Au fost documentate peste 73.000 de asocieri între metaboliți și trăsături de sănătate (ex. consum alimentar, funcție renală, compoziție corporală) și trăsături imagistice (ex. IRM cerebral, cardiac și abdominal). De exemplu, acizii grași omega-6 și trigliceridele HDL s-au asociat semnificativ cu funcții hematologice și structurale. Rezultatele au fost replicabile în proporții mari în populațiile europene, dar mai reduse în cele non-europene.

Variabilitatea metabolică înainte de diagnostic

Peste 19.000 de asocieri au arătat variații metabolice cu 10 ani înaintea debutului bolii. Anumiți metaboliți, cum ar fi raportul trigliceride/LDL, au prezentat modificări chiar și cu 15 ani anterior. Analizele clusterizate au identificat grupuri de boli (ex. cardiovasculare, hematologice) cu tipare comune de dereglare metabolică în timp, oferind perspective asupra progresiei bolii.

Modelarea îmbătrânirii metabolice

Metaboliții au fost grupați în funcție de variația pe intervalul de vârstă 40–70 ani. S-au identificat două vârfuri majore de remodelare metabolică la 46 și 64 de ani. Aceasta sugerează că îmbătrânirea este un proces ondulant, însoțit de valuri succesive de schimbări în metaboliții plasmatici. Interacțiuni semnificative cu sexul au fost identificate pentru aproape toți metaboliții asociați vârstei.

MetRS – scor metabolic pentru predicție și diagnostic

Scorurile MetRS obținute prin machine learning au avut performanță ridicată (AUC > 0,8) în discriminarea și predicția bolilor, în special diabet zaharat tip 2, boală renală cronică și infarct miocardic. Integrarea MetRS cu date demografice a îmbunătățit semnificativ acuratețea. Metaboliți precum creatinina, GlycA, albumina și acetatul s-au dovedit markeri cheie în predicție și diagnostic.

Relații cauzale prin randomizare mendeliană

Au fost identificate 454 perechi metabolit–boală cu efecte cauzale susținute prin randomizare mendeliană și analiză de colocalizare genetică. Cele mai multe relații au fost observate în bolile cardiovasculare și metabolice. Un exemplu notabil: fosfolipidele din VLDL foarte mare au crescut riscul de hipercolesterolemie familială, în timp ce colesterolul liber din HDL mic a fost protector.

Instrument interactiv și aplicații

Toate rezultatele sunt disponibile într-un instrument web interactiv, care permite explorarea în detaliu a atlasului. Acesta este structurat în patru secțiuni: asocieri epidemiologice, variații temporale, asocieri genetice și clasificare de boli. Atlasul oferă un cadru valoros pentru cercetători și clinicieni în medicina personalizată.

Concluzii

Atlasul metabolom–fenotip uman reprezintă cea mai amplă inițiativă de cartografiere a relației dintre metaboliți și sănătate. Integrează date clinice, imagistice, genetice și metabolice într-un cadru coerent, care permite:

• descoperirea de biomarkeri timpurii pentru sute de boli,
• înțelegerea temporalității schimbărilor metabolice,
• identificarea de ținte terapeutice cauzale,
• dezvoltarea de scoruri predictive eficiente și aplicabile clinic.

Prin deschiderea către cercetarea internațională și medicina de precizie, acest atlas oferă o bază pentru diagnosticare timpurie, prevenție și tratamente personalizate în bolile complexe ale omului modern.