Gema Maldonado
Suena casi a argumento de película futurista, como aquella protagonizada por Tom Cruise hace un par de décadas (Minority Report) en la que un área especializada de la policía en Estados Unidos, allá por 2052, lograba tener información de los actos criminales antes de que sucedieran y así intervenir para evitar que ocurrieran. Salvando todas las distancias posibles entre una película de ciencia ficción y la realidad, Europa quiere hacer algo parecido con la obesidad, que muchos ya señalan como una nueva pandemia.
Manuel Tena-Sempere: “Se trata de prevenir la obesidad a lo largo de la vida basándonos en determinantes tempranos”
En un plazo de cinco años un consorcio internacional de 18 socios de países como Alemania, Francia, Dinamarca, Turquía, Polonia, Bélgica o Estonia, coordinado desde España, quiere conocer todos los factores que de una u otra manera pueden tener un papel en el desarrollo de la obesidad, analizarlos mediante técnicas de inteligencia artificial y obtener biomarcadores y patrones, que quizá ni conocemos actualmente, para predecir el riesgo de una persona de padecer obesidad e intervenir antes de que suceda. “Se trata de prevenir la obesidad a lo largo de la vida basándonos en determinantes tempranos”, resumía este martes Manuel Tena-Sempere, coordinador del proyecto europeo, denominado EprObes e investigador principal del Ciber de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (Ciberobn) y de la Universidad de Córdoba.
No es casualidad que el EprObes (acrónimo de Prevención de la obesidad a lo largo de la vida mediante identificación de factores de riesgo, pronóstico e intervención en etapas tempranas), vaya a coordinarse desde España. Ha sido el Ciber quien ha ideado e impulsado este ambicioso trabajo de investigación que la Comisión Europea ha decidido financiar con 10 millones de euros.
“Nos centramos en identificar fenómenos que tienen lugar en etapas tempranas del desarrollo, desde la periconcepción a la gestación, el nacimiento, la primera infancia y la adolescencia”
Cuenta Tena-Sempere que fue el enfoque del proyecto lo que marcó que finalmente obtuvieran los fondos. “Nos centramos en identificar fenómenos que tienen lugar en etapas tempranas del desarrollo, desde la periconcepción a la gestación, el nacimiento, la primera infancia y la adolescencia. Por eso integramos el esfuerzo de investigadores básicos y clínicos para después desarrollar nuevas capas de análisis con procesos de inteligencia artificial que nos permitiera diseñar herramientas de pronóstico de riesgo y, después, diseñar intervenciones y estrategias preventivas desde etapas iniciales de la vida“.
Ese es el objetivo final: que las conclusiones permitan desarrollar intervenciones en hábitos de vida, en salud mental, en patrones de ingesta, en alteraciones del sueño, etc., que no tienen que ser generales, sino adaptadas a los riesgos y a la realidad biológica, genética, social, cultural, económica o ambiental de cada persona. “Vamos a una medicina personalizada de precisión, lo que significa que las directrices generales frente a la obesidad probablemente no son útiles para todo el mundo. Queremos definir intervenciones para grupos concretos e individuos”, explica el coordinador del proyecto.
“Las directrices generales frente a la obesidad probablemente no son útiles para todo el mundo. Queremos definir intervenciones para grupos concretos e individuos”
Para hacer todo el análisis hacen falta cantidades ingentes de datos de numerosos parámetros sobre compuestos ambientales, condiciones de la familia, estado metabólico materno, crecimiento fetal, factore epigenéticos, aspectos medioambientales, factores psicológicos, cognitivos, socioeconómicos y de salud mental. También se abordará la comparativa entre sexos y los factores vinculados al género.
Todos estos datos proceden de cohortes que llevan años estudiándose en toda Europa y que recogen todos los factores que quieren estudiarse. Solo para estudiar aspectos socioeconómicos cuentan con una base de datos de 100 millones de habitantes, ha explicado Fernando Fernandez-Aranda, investigador principal de Ciberonb-Idibell. Para abarcar todos estos aspectos el proyecto se divide en nueve paquetes de trabajo interconectados, que incluyen estudios clínicos y preclínicos, análisis mecanicistas y moleculares, además de herramientas bioinformáticas y de inteligencia artificial.
Álex Bravo: “La inteligencia artificial nos permitirá encontrar patrones escondidos que no podemos ver con técnicas tradicionales de estadísticas”
“Tenemos que estandarizar e integrar estos datos y la inteligencia artificial nos permitirá encontrar patrones escondidos que no podemos ver con técnicas tradicionales de estadísticas. El objetivo es predecir con una precisión muy elevada el riesgo de la obesidad. Vamos a desarrollar una app para poder recomendar y tomar decisiones sobre los pacientes en tiempo real basándose en datos actuales. Haremos una más sofisticada para científicos y otra para los pacientes”, explica Àlex Bravo, investigador especialista en machine learning.
Una vez se extraigan las evidencias, tocará desarrollar las intervenciones y políticas públicas que reviertan la tendencia actual de obesidad en la población europea. “Se prevé un incremento en los índices de obesidad, en una población envejecida y con comorbilidades”, apunta Cristina Rodríguez, coordinadora de la Plataforma de Internacionalización del Ciber, “por eso se ponen los medios antes de que tengamos problemas sanitarios, económicos y sociales, para que los organismos puedan tomar decisiones en base a datos científicos”. Según el último Informe Europeo de Obesidad de la OMS, dos tercios de los adultos y uno de cada tres niños en Europa tienen sobrepeso u obesidad.
