{"id":48968,"date":"2024-08-16T09:38:23","date_gmt":"2024-08-16T15:38:23","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=48968"},"modified":"2025-10-18T00:53:24","modified_gmt":"2025-10-18T06:53:24","slug":"modelo-predice-con-precision-como-la-genetica-y-la-contaminacion-del-aire-influyen-en-el-desarrollo-de-enfermedades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/modelo-predice-con-precision-como-la-genetica-y-la-contaminacion-del-aire-influyen-en-el-desarrollo-de-enfermedades\/","title":{"rendered":"Modelo predice con precisi\u00f3n c\u00f3mo la gen\u00e9tica y la contaminaci\u00f3n del aire influyen en el desarrollo de enfermedades"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo modelo desarrollado por cient\u00edficos de Penn State predice de manera precisa c\u00f3mo la gen\u00e9tica y los niveles de contaminaci\u00f3n del aire afectan causalmente al desarrollo de enfermedades.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Las enfermedades son determinadas por m\u00faltiples causas como la gen\u00e9tica, factores ambientales e incluso la condici\u00f3n socioecon\u00f3mica. Por ello un grupo de investigadores de Penn State realiz\u00f3 un estudio para saber c\u00f3mo y qu\u00e9 tanto se puede atribuir el desarrollo de enfermedades a la gen\u00e9tica o a factores ambientales como la contaminaci\u00f3n del aire.<\/p>

Este estudio fue publicado en Nature Communications<\/em><\/a> y analiz\u00f3 c\u00f3mo los datos de grandes conjuntos de registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos a nivel nacional pueden ayudar a entender mejor el papel de los genes y el medio ambiente en la salud.<\/p>

Este estudio usa las ubicaciones geogr\u00e1ficas aproximadas de los pacientes como un indicador de factores de riesgo ambientales a nivel de comunidad. Para combinar la influencia gen\u00e9tica y ambiental, los investigadores desarrollaron un modelo llamado SMILE (modelo espacial de efectos mixtos lineales, en ingl\u00e9s). Este modelo permite incorporar tanto la contribuci\u00f3n gen\u00e9tica como la ambiental.<\/p>

Para ello utilizaron datos registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos y ubicaciones geogr\u00e1ficas de 257,620 familias nucleares, adem\u00e1s de 1,083 mediciones de resultados de enfermedades del conjunto de datos MarketScan. Despu\u00e9s complementaron los registros m\u00e9dicos con datos ambientales p\u00fablicos, como niveles de contaminantes del aire (PM2.5 y NO2), clima y datos sociodemogr\u00e1ficos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los investigadores mejoraron las estimaciones de la heredabilidad gen\u00e9tica y cuantificaron las contribuciones ambientales a nivel comunitario. Tambi\u00e9n usaron la velocidad y direcci\u00f3n del viento para evaluar los efectos causales de la contaminaci\u00f3n del aire en las enfermedades. Encontraron que los niveles contaminantes del aire tienen efectos causales estad\u00edsticamente significativos en 135 enfermedades, incluidas las respiratorias, musculoesquel\u00e9ticas, digestivas, metab\u00f3licas y trastornos del sue\u00f1o.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En este sentido el estudio encontr\u00f3 que en ciertos casos investigaciones y an\u00e1lisis anteriores sobreestimaban la contribuci\u00f3n de los genes en el riesgo de enfermedad y que el estilo de vida y los factores ambientales desempe\u00f1an un papel m\u00e1s importante del que se cre\u00eda. Por lo tanto, es posible desarrollar nuevas estrategias para mitigar el riesgo de enfermedades.<\/p>

\u201cIntentamos desentra\u00f1ar en qu\u00e9 medida la gen\u00e9tica y el medio ambiente influyen en el desarrollo de una enfermedad. Si comprendemos mejor c\u00f3mo contribuye cada uno, podremos predecir mejor el riesgo de enfermedad y dise\u00f1ar intervenciones m\u00e1s eficaces, sobre todo en la era de la medicina de precisi\u00f3n\u201d, explic\u00f3 la Dra. Bibo Jiang, profesora adjunta de Ciencias de la Salud P\u00fablica en la Facultad de Medicina de Penn State y autora principal del estudio.<\/p>

Por ejemplo, un estudio previ\u00f3 mostraba que la gen\u00e9tica contribu\u00eda en 37.7% al riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 y al reevaluar los datos se descubri\u00f3 que este factor disminu\u00eda al 28.4% del riesgo de esta enfermedad. \u201cEstudios anteriores conclu\u00edan que la gen\u00e9tica desempe\u00f1aba un papel mucho mayor en la predicci\u00f3n del riesgo de enfermedad, y nuestro estudio recalibr\u00f3 esas cifras\u201d, expres\u00f3 el Dr. Dajiang Liu, director de IA y inform\u00e1tica biom\u00e9dica en Penn State.<\/p>

Finalmente, los autores concluyeron que el modelo SMILE permitir\u00e1 profundizar en cuestiones sobre por qu\u00e9 algunas enfermedades pueden ser m\u00e1s prevalentes en determinados lugares geogr\u00e1ficos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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PENN STATE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.psu.edu\/news\/research\/story\/genes-or-environment-new-model-understanding-disease-risk-factors\/<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-024-49566-6<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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