“Bienestar científico”: nuevo concepto aplicado a la salud


Se trata de medicina de precisión aplicada a la optimización del bienestar individual, que combina el estudio del genoma con la obtención de diversos datos bioquímicos y microbiológicos.

Ser capaces de integrar la información que nos ofrecen nuestros biomarcadores con nuestros datos genéticos puede ser crucial para iniciar un tratamiento específico de prevención y optimización de nuestra salud. Por ejemplo, sería clave en un programa de mejora del perfil glucémico en caso de que nuestros genes muestren propensión a padecer diabetes.

Dr. Moisés de Vicente – Director Médico Neolife Madrid


Un estudio publicado en la revista Nature Biotechnology sugiere que la obtención continua de datos biológicos personales puede mejorar el conocimiento de la salud y las enfermedades.

Cada persona es única e irrepetible. No solo a nivel intelectual, sentimental y de forma de ser. Cada individuo contiene una inmensa cantidad de datos biológicos que nos hacen diferentes unos de otros. En este conjunto de datos se incluye nuestra información genómica, metabolitos, proteínas, composición del microbioma, etc.

La interacción de todos estos sistemas que conviven en nuestro organismo, y cómo reaccionan frente a las agresiones externas o internas, es lo que va a determinar nuestro estado de enfermedad. De esta forma, si pudiésemos conocerlos en profundidad, así como las relaciones intrínsecas entre ellos, podríamos disponer de una información clave para poder preservar nuestra salud.

“Bienestar científico”: nuevo concepto aplicado a la salud

En esta idea se basa el proyecto 100 Wellness Project, cuyos resultados preliminares han sido recientemente publicados en la revista Nature Biotechnology y sugieren que la obtención continua de datos biológicos personales puede mejorar el conocimiento de la salud y las enfermedades.

Los investigadores recogieron todo tipo de datos (genómicos, bioquímicos y personales) a 108 pacientes durante 3 meses. Asimismo, mediante instrumentos digitales, recogieron y cuantificaron la actividad diaria de cada uno de ellos.

Los resultados obtenidos se enfocaron en cuatro tipos de enfermedades claramente relacionadas con el envejecimiento: el riesgo cardiovascular, la desnutrición, la diabetes y la inflamación. Para ello utilizaron potentes herramientas analíticas que eran capaces de integrar toda la información obtenida.

Se conoce como “Bienestar científico” a este nuevo concepto de medicina de precisión aplicada a la optimización del bienestar individual, que combina el estudio del genoma, con la obtención de diversos datos bioquímicos y microbiológicos.

Ser capaces de integrar la información que nos ofrecen nuestros biomarcadores con nuestra información genética puede ser crucial para, por ejemplo, iniciar un tratamiento o un programa específico con el fin de mejorar nuestro perfil glucémico en caso de que nuestros genes muestren la propensión a padecer diabetes y nuestros marcadores por ahora no reúnan los criterios establecidos por las diferentes sociedades para el diagnóstico definitivo.

En Neolife utilizamos una gran cantidad de biomarcadores que nos permiten establecer la situación de salud de nuestros pacientes. Además, realizamos estudios genéticos que permiten establecer la posibilidad de padecer alguna enfermedad. Con ello, realizamos programas de medicina preventiva que permiten optimizar al máximo nuestros parámetros con el fin de evitar la aparición de lesión subclínica, o, en caso de que esta ya se encuentre presente, retrasar al máximo su progresión.


BIBLIOGRAFÍA

(1) Price ND, et al. A wellness study of 108 individuals using personal, dense, dynamic data clouds. Nat Biotechnol. 2017 Jul 17. doi: http://dx.doi.org/10.1038/nbt.3870

(2) Institute for Systems Biology and Arivale “Pioneer 100 Study” Establishes Foundation for New Industry of Scientific Wellness. https://www.systemsbiology.org/news/2017/07/17/pioneer-100-study/

(3) Cross R. Scientific wellness’ study—and a famed biologist’s spinoff company—divide researchers. 2017. Doi: http://dx.doi.org/10.1126/science.aan7123

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