Salud, fenotipos metabólicos y calidad de vida asociados al exposoma: Análisis para una nutrición de precisión
- Autores: Andrea Higuera Gómez
- Directores de la Tesis: José Alfredo Martínez Hernández (dir. tes.), R. San Cristobal (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2025
- Idioma: español
- Número de páginas: 275
- Tribunal Calificador de la Tesis: Bárbara Vizmanos Lamotte (presid.), María del Pilar Montero López (secret.), Santiago Navas Carretero (voc.), Edwin Fernández Cruz (voc.), Elena Aguilar Aguilar (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ciencias de la Alimentación por la Universidad Autónoma de Madrid
- Materias:
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- Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
- Resumen
La promoción de la salud y la prevención de enfermedades crónicas son prioridades globales, con un enfoque particular en el estilo de vida como factor determinante. Aspectos y agentes como las características sociodemográficas, la alimentación, la actividad física, los hábitos de sueño y otros comportamientos cotidianos juegan un papel crucial en la salud y el bienestar de las personas.
Las enfermedades crónicas no transmisibles, estrechamente ligadas al estilo de vida, representan una carga significativa para los sistemas de salud comunitarios a nivel global y afectan la calidad de vida individual. La enfermedad cardiovascular, la obesidad, la diabetes y otras patologías crónicas requieren intervenciones preventivas y de gestión eficaces, basadas en un vasto conocimiento de los factores causales y su tratamiento. En respuesta a este desafío, se están implementando políticas y programas de prevención enfocados en caracterizar con precisión los determinantes del estilo de vida, con el objetivo de modificar y promover comportamientos saludables en la población.
Para abordar la complejidad de la salud de manera integral, es fundamental emplear metodologías de medida que permitan capturar múltiples dimensiones del exposoma, del bienestar y calidad de vida humana. En este sentido, la práctica sanitaria dispone de herramientas de investigación tanto cuantitativa como cualitativa para evaluar objetivamente el bienestar y la calidad de vida relacionada con la salud (CVRS), así como otros aspectos relevantes en la nutrición clínica y la salud pública como los hábitos de alimentación y de actividad física. Sin embargo, el avance hacia una medicina y nutrición de precisión ha ampliado el espectro de posibilidades, incorporando tecnologías innovadoras como métodos online para la obtención de datos, el uso de técnicas avanzadas de machine learning para la clusterización y los conceptos de "nutritipos" y "nutríndices" para clasificar a la población, con el objetivo de personalizar las intervenciones preventivas y terapéuticas.
En este contexto, el objetivo de esta tesis doctoral fue analizar una población de 17.480 individuos utilizando diversas metodologías online (n = 17.332) y presencial (n = 148) para identificar y examinar los factores sociodemográficos, fenotípicos y de estilo de vida más influyentes en la salud y la calidad de vida, así como analizar las posibles interacciones entre estas variables. Además, esta investigación buscó categorizar de manera objetiva a esta población y desarrollar un algoritmo computacional preciso para su clasificación, a través de técnicas de machine learning.
En el capítulo 1 se halló que la población NUTRiMDEA reclutada online presenta características sociodemográficas y de estilo de vida similares a las de cohortes similares, pero muestra una menor prevalencia de enfermedades crónicas y una mejor autopercepción de salud. Además, los métodos de reclutamiento revelaron diferencias significativas: los participantes reclutados mediante el método online abierto reportaron mejores indicadores de salud, hábitos más saludables y una mayor CVRS en comparación con aquellos reclutados a través de plataformas online remuneradas. Estas diferencias destacan la importancia de considerar los métodos de reclutamiento al diseñar estudios, dado que afectan la representatividad y validez de los resultados, aunque éstos son válidos para realizar inferencias.
En el capítulo 2 se evidenció que las enfermedades cardiometabólicas como la obesidad, la diabetes, la hipertensión arterial y la dislipemia exhiben características fenotípicas y del exposoma únicas y específicas, que impactan de manera diversa en la CVRS de la población NUTRiMDEA. Ciertos factores como la edad, el sexo, el estilo de vida, la dieta, y la actividad física influyen de manera diferente sobre cada uno de estos fenotipos metabólicos. Además, se demostró que la dieta y la actividad física muestran una interacción con el riesgo de obesidad y la prevalencia de enfermedades cardiometabólicas, destacando la necesidad de considerar ambos factores conjuntamente en las intervenciones de salud.
En el capítulo 3 se corroboró que la combinación de la dieta mediterránea y la actividad física ejerce un mayor impacto en el índice de masa corporal (IMC) que cada uno de estos factores por separado. Además, se halló que la actividad física tiene un impacto más significativo sobre el IMC que la adherencia a la dieta mediterránea y que existe una modificación del efecto entre estos dos factores, indicando un efecto sinérgico, pero no cuantitativamente aditivo.
En el capítulo 4, los análisis de machine learning identificaron cinco "metabotipos de vida" en la población NUTRiMDEA, a partir de datos sociodemográficos, metabólicos, de estilo de vida y de CVRS. Estos fenotipos metabólicos se categorizaron como: "Millenial occidentalizado", "Saludable", "Adulto joven mediterráneo", "Premórbido" y "Promórbido". Asimismo, se desarrolló un algoritmo computacional que permitió la asignación cuantitativa y rápida de los individuos a cada cluster, utilizando las respuestas a 32 preguntas sencillas.
En el capítulo 5 se emplearon cuestionarios validados relacionados con el exposoma, estilo de vida, datos sociodemográficos, de salud y calidad de vida, así como parámetros antropométricos y bioquímicos en una muestra de población presencial en el ámbito de la nutrición clínica. Esta metodología permitió la obtención en persona de datos relevantes para el manejo de enfermedades autoinmunes como el lupus, lo que enriquece y complementa la investigación llevada a cabo online.
Este enfoque holístico hacia la medida y evaluación de la salud debe representar un cambio paradigmático en la práctica clínica y la salud pública de precisión, impulsando la adopción de estrategias más efectivas y personalizadas para promover la salud, el bienestar y prevenir las enfermedades crónicas, integrando información antropométrica, bioquímicas, de estilo de vida y calidad de vida.
