Algoritmo basado en la predisposición inmunogenética

Resumen

La diabetes mellitus tipo 1 (DM1) es una enfermedad autoinmune que se desarrolla a partir de una interacción compleja entre factores genéticos, inmunológicos y ambientales. Las guías de la International Society for Pediatric and Adolescent Diabetes 2024 (ISPAD 2024) destacan la importancia de los algoritmos basados en la predisposición inmunogenética como herramientas clave para la detección temprana y la estratificación del riesgo de progresión a DM1 clínica.

El riesgo genético está fuertemente influenciado por los haplotipos HLA, especialmente DR3-DQ2 y DR4-DQ8, que representan aproximadamente el 50% del riesgo hereditario. Además, genes no HLA como INS y PTPN22 también contribuyen significativamente. La combinación de estos factores en puntuaciones de riesgo genético (genetic risk scores) ha demostrado mejorar la sensibilidad (70-80%) y la especificidad (85-90%) en la predicción de la autoinmunidad de los islotes y la DM1.

La detección de autoanticuerpos contra antígenos de células beta (IAA, GADA, IA-2A y ZnT8A) permite identificar estadios preclínicos de la enfermedad. La presencia de dos o más autoanticuerpos en individuos asintomáticos define el estadio 1, mientras que la aparición de disglucemia marca el estadio 2. Estos marcadores, combinados con datos genéticos y metabólicos (HbA1c, glucosa en ayunas, PTOG), posibilitan construir algoritmos predictivos que guían el seguimiento y la intervención temprana.

Los programas de pesquisa poblacional y familiar, apoyados por estos algoritmos, demostraron reducir significativamente la incidencia de cetoacidosis diabética al momento del diagnóstico. Además, han facilitado la inclusión de pacientes en ensayos clínicos de prevención, como el uso de teplizumab, un anticuerpo anti-CD3 aprobado por la Food and Drug Administration (FDA) para retrasar la progresión de estadio 2 a 3.

En conjunto, los algoritmos basados en la predisposición inmunogenética permiten una medicina de precisión orientada a intervenir antes del daño irreversible de las células beta, mejorando así el pronóstico y la calidad de vida de los pacientes.

En conclusión, los algoritmos basados en la predisposición inmunogenética representan una herramienta poderosa para anticipar la aparición de la DM1 facilitando intervenciones tempranas, educación personalizada y participación en ensayos clínicos preventivos.