Relación de polimorfismos genéticos asociados a la nutrición con el desarrollo de sobrepeso/obesidad

Abstract

La obesidad es una de las enfermedades más prevalentes en países industrialmente desarrollados, considerándose una de las cuatro pandemias del tercer milenio. El sobrepeso/obesidad es causa y consecuencia de otras patologías derivadas como las enfermedades cardiovasculares y metabólicas, diabetes, cáncer, etc. Por ello, la prevención y la predicción de la obesidad se ha convertido en uno de los principales objetivos de la comunidad médico‐científica en las últimas décadas. En la actualidad se conoce el papel crucial que juega el aspecto genético en la obesidad. Sin embargo, el control genético de las formas comunes de obesidad en el humano no se comprende bien. La genética, y en concreto la nutrigenética, nos permite valorar el efecto de diferentes variantes genéticas sobre aspectos íntimamente ligados con el riesgo de obesidad como el control del ciclo saciedad‐hambre, metabolización de hidratos de carbono, grasas, etc. y, por tanto, establecer estrategias para prevenir y disminuir el exceso de peso corporal. El imparable desarrollo de las nuevas tecnologías de análisis de datos por inteligencia artificial, como los árboles de decisión basados en el aprendizaje automático, aportan nuevas herramientas para la predicción de enfermedades. En este sentido, los árboles de decisión, a través del análisis de forma conjunta de las variables no modificables como edad, género y variantes genéticos, podrían estratificar y predecir el riesgo de sobrepeso/obesidad, con el objetivo de diseñar recomendaciones para la prevención de sobrepeso y obesidad...Obesity is one of the most prevalent diseases in developed countries, being considered one of the four main pandemics of the third millennium. Overweight/obesity is both cause and consequence of other subsequent conditions such as cardiovascular and metabolic diseases, diabetes, cancer amongst others. Therefore, predicting and preventing obesity is one of the main goals for the scientific community in recent decades. Nowadays the crucial role that genetics play in obesity is well known. However, how genetics control and influence common obesity is not fully understood. Genetics, and more specific nutrigenetics, enables us to assess the effect of different genetic variants on aspects that are directly linked with obesity such as satiety‐hunger cycle control, fat, metabolism of carbohydrates, etc. And therefore, set different strategies to prevent and reduce excess body weight. The unstoppable development of new technologies for data analysis by artificial intelligence, such as decision trees based on automatic learning, provide new tools for the prediction of diseases. In this sense, decision trees, through joint analysis of non‐modifiable variables such as age, gender and genetic variants, could stratify and predict the risk of overweight/obesity, with the aim of designing recommendations for the prevention of overweight and obesity...