Mejorar la salud y prevenir enfermedades crónicas no transmisibles, como las cardiovasculares, la diabetes o el síndrome metabólico, puede mejorarse gracias a la bioinformática en la nutrición de precisión. Gracias al análisis de datos bioinformáticos se puede procesar y analizar datos ómicos, como los genéticos, metabólicos, proteómicos o metagenómicos, entre otros. Así, se puede comprender cómo los individuos responden de manera diferente a los mismos nutrientes y patrones dietéticos.
“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 respecto al abordaje nutricional actual”, señala Edwin Fernández, director del máster en Estudios Nutricionales de Precisión y Epidemiología Nutricional de UNIR.
“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”, asegura el director del máster en Bioinformática de UNIR, Víctor de la O Pascual.
"Así como el big data se utiliza en el campo de las ingenierías o marketing, la bioinformática te permite obtener datos valiosos en el ámbito de la medicina de precisión, salud pública y epidemiología nutricional"
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. En este sentido, Edwin Fernández reflexiona 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 aprovecha para aclarar 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”. Además, reflexiona que “las recomendaciones tradicionales están bien, pero la medicina de precisión tiene a ir un paso más adelante y contar con datos únicos para mejorar esas recomendaciones, obteniendo así mejores beneficios”.
La bioinformática no solo trata de abordar a nivel nutricional un problema de salud sino, teniendo en cuenta variables biomédicas como el estilo de vida, la genética o la microbiota, prevenirlas sabiendo que existe una mayor predisposición o riesgo se incide en una alimentación personalizada para prevenir o retrasar un estado patológico de carácter crónico.
“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”
El director del máster en Nutrición de UNIR, Edwin Fernández, apuesta 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”, añade. Aplicar la nutrición de precisión puede ser una herramienta clave para que los profesionales sanitarios, especialmente aquellos que trabajan 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, así como promover la formación especializada del personal clínico para su aplicación.
En este sentido, Víctor de la O Pascual, aboga 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”, concluye el director del máster en Bioinformática de UNIR.