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SUSCRIBITE Todos conocemos personas que a pesar de comer en cantidad, no suelen engordar nada o prácticamente nada; por contra, también existen las personas que engordan con una facilidad pasmosa aun sin ingerir tamañas cantidades. ¿Por qué sucede esto? Sendos estudios explican las razones.
Los científicos, procedentes de diversas instituciones y miembros del Consorcio de Investigación Genética de Rasgos Antropométricos (GIANT), analizaron muestras genéticas de más de 300.000 personas, con objeto de analizar la variación genética y su relación con la obesidad. Los resultados revelaron más de 140 posiciones en todo el genoma que influyen en algunos rasgos de la obesidad, tres veces más que las conocidas hasta ahora.
En el primer estudio, los expertos analizaron dónde se almacenaba la grasa en el cuerpo, concretamente centrándose en el ratio de la circunferencia de la cintura y la cadera. Tener la cintura más grande que la cadera hace a las personas más propensas a sufrir trastornos metabólicos como la diabetes o problemas cardiovasculares. Los resultados mostraron que las localizaciones genéticas asociadas con depósitos de grasa se vinculaban con genes previamente relacionados con la creación del tejido adiposo o grasa.
“Averiguar qué genes influyen en el lugar donde se deposita la grasa ayudaría a entender la biología de la resistencia a la insulina, el síndrome metabólico y las enfermedades del corazón. Se trata de un primer paso hacia la identificación de genes adicionales que afectan a la obesidad. En el futuro, algunos de estos genes pueden ser buenos objetivos para el desarrollo de fármacos”, explica a Sinc Karen Mohlke, líder de este estudio.
En el segundo estudio, el foco fue el índice de masa corporal o IMC. Tras idénticas pruebas, descubrieron 97 legiones en el genoma que influían en la inclinación hacia la obesidad. “Nuestro trabajo demuestra claramente que la predisposición a la obesidad y el aumento del IMC no se debe a un solo gen o cambio genético. El gran número de genes implicados hace menos probable que una sola estrategia funcione para todo el mundo”, explica Elizabeth Speliotes, bioinformática de la Universidad de Michigan y líder del segundo estudio.
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