Resumen de Capacidad predictiva de las citoquinas en el fluido crevicular gingival: Para el diagnóstico de la periodontitis crónica

Nora Arias Bujanda, Alba Regueira Iglesias, Carlos Balsa Castro, Manuela Alonso Sampedro, María Mercedes González Peteiro, Inmaculada Tomás Carmona

• español

  Actualmente no hay evidencia sobre la posible capacidad predictiva de las citoquinas en el fluido crevicular gingival (FCG) para el diagnóstico y pronóstico de las enfermedades periodontales aplicando adecuadas técnicas de modelado predictivo multivariante.

  Consecuentemente, en el presente estudio, nuestros principales objetivos fueron: obtener modelos predictivos basados en los niveles de citoquinas en el FCG que permitan discriminar a los pacientes periodontales de los individuos periodontalmente sanos; y determinar los umbrales de citoquinas en el FCG con valor diagnóstico de periodontitis crónica derivados de los modelos predictivos, especificando aquellos para pacientes no fumadores y fumadores.

  Se reclutó una muestra de 150 participantes, 75 controles periodontalmente sanos y 75 sujetos afectados por periodontitis crónica. Dieciséis mediadores fueron medidos en FCG usando el instrumento Luminex 100™: GMCSF, IFNgamma, IL1alfa, IL1beta, IL2, IL3, IL4, IL5, IL6, IL10, IL12p40, IL12p70, IL13, IL17A, IL17F y TNFalfa. Los modelos basados en citoquinas se obtuvieron mediante regresión logística binaria multivariante y fueron seleccionados por su significación biológica, su capacidad para predecir la periodontitis crónica y su validez estadística. Con el propósito de obtener los umbrales de citoquinas con valor diagnóstico diferenciados por el «hábito tabáquico», se decidió a continuación desarrollar modelos predictivos específicos para pacientes no fumadores y fumadores.

  La IL1alfa, IL1beta e IL17A son biomarcadores en FCG con una excelente capacidad predictiva para distinguir pacientes con periodontitis crónica de individuos periodontalmente sanos. Se definieron los umbrales con potencial diagnóstico para estas citoquinas en FCG, mostrando los fumadores valores más bajos respecto a los obtenidos en no fumadores lo que justifica la reacción clínica inflamatoria menos intensa de la periodontitis asociada al tabaco.

• English

  There is currently no evidence on the possible predictive capacity of cytokines in gingival crevicular fluid (GCF) for the diagnosis and prognosis of periodontal diseases using appropriate multivariate predictive modeling techniques. Consequently, in the present study, the main objectives were: To obtain predictive models based on cytokine levels in the GCF that allow periodontal patients to be discriminated against from periodontally healthy individuals; To determine the cytokine thresholds in the GCF with diagnostic value of chronic periodontitis derived from the predictive models, specifying those for non-smoker and smoker patients.

  A sample of 150 participants, 75 periodontally healthy controls and 75 subjects affected by chronic periodontitis was recruited. Sixteen mediators were measured at GCF using the Luminex 100 instrument: GMCSF, IFNgamma, IL1alpha, IL1beta, IL2, IL3, IL4, IL5, IL6, IL10, IL12p40, IL12p70, IL13, IL17A, IL17F and TNFalpha. Cytokine based models were obtained by multivariate binary logistic regression. Models based on cytokine levels in the GCF were selected for their biological significance, their ability to predict chronic periodontitis and their statistical validity. In order to obtain the thresholds for cytokines with diagnostic value differentiated by “smoking habit”, it was then decided to develop specific predictive models for non-smoker and smoker patients.

  IL1alpha, IL1beta, and IL17A are biomarkers in GCF with excellent predictive ability to distinguish chronic periodontitis patients from periodontally healthy individuals. GCF cytokine thresholds with potential for diagnosis are established, with smokers showing lower values than those obtained in nonsmokers, which justifies the less intense inflammatory reaction of periodontitis associated with tobacco.