[spa] El deterioro cognitivo es una patología que no tiene cura a día de hoy, por lo que cobra
mucha importancia la identificación de biomarcadores tempranos para poder poner en
marcha estrategias de prevención. En los últimos años se ha establecido una estrecha
relación entre el deterioro cognitivo con la obesidad y el sobrepeso. De este modo, al
identificar las alteraciones metabólicas comunes entre ambas patologías se podrían
elucidar alteraciones transcripcionales que podrían usarse como biomarcadores para el
diagnóstico temprano del deterioro cognitivo. En este trabajo se ha realizado una revisión
sistemática de la literatura científica actual y se han identificado las principales vías
metabólicas que relacionan el sobrepeso y la obesidad con la alteración cognitiva. Las
vías seleccionadas han sido: inflamación, metabolismo energético alterado, estrés
oxidativo, disfunción mitocondrial y degeneración neuronal. Dentro de cada vía se han
identificado aquellos genes que se han considerado más aptos para proponerse como
posibles biomarcadores de riesgo cognitivo asociado al sobrepeso/obesidad, también
gracias a la revisión de las publicaciones más relevantes. De la tabla de
genes/biomarcadores propuestos, se han seleccionado 4 para analizar en muestras de
células mononucleares de sangre periférica de pacientes con deterioro cognitivo: IGF1,
DNML1, PSEN1 y TREM2. Uno de estos biomarcadores, el gen DNML1, relacionado con
la disfunción mitocondrial, tuvo mayores niveles de expresión en PBMC de pacientes con
enfermedad de Alzheimer. Por otra parte, la expresión en PBMC del gen PSEN1, que se
ha relacionado con la deposición de placas ß-amiloides propia del Alzheimer,
correlacionó positivamente con los niveles de expresión de DNML1, los valores de
circunferencia de la cintura, la ratio entre la circunferencia de la cintura y la cadera y el
tejido adiposo visceral, en las muestras analizadas. En resumen, vías metabólicas
alteradas en el sobrepeso/obesidad son de utilidad para la identificación de biomarcadores
que podrían ayudar a diagnosticar de manera temprana a personas en una situación de
riesgo de padecer alteración en la función cognitiva.
[eng] Cognitive impairment is a pathology that has no cure today, which is why the
identification of early biomarkers is very important in order to implement prevention
strategies. In recent years, a close relationship has been established between cognitive
impairment and obesity and overweight. In this way, by identifying the common
metabolic alterations between both pathologies, transcriptional alterations could be
elucidated that could be used as biomarkers for the early diagnosis of cognitive
impairment. In this work, a systematic review of the current scientific literature has been
carried out and the main metabolic pathways that relate overweight and obesity to
cognitive impairment have been identified. The selected pathways have been:
inflammation, altered energy metabolism, oxidative stress, mitochondrial dysfunction
and neuronal degeneration. Within each pathway, those genes that have been considered
most suitable to be proposed as possible biomarkers of cognitive risk associated with
overweight/obesity have been identified, also thanks to the review of the most relevant
publications. From the table of proposed genes/biomarkers, 4 have been selected to
analyze in samples of peripheral blood mononuclear cells from patients with cognitive
impairment: IGF1, DNML1, PSEN1 and TREM2. One of these biomarkers, the DNML1
gene, related to mitochondrial dysfunction, had higher expression levels in PBMC from
patients with Alzheimer's disease. On the other hand, the expression in PBMC of the
PSEN1 gene, which has been related to the deposition of ß-amyloid plaques typical of
Alzheimer's, was positively correlated with the expression levels of DNML1, waist
circumference values, the ratio between waist and hip circumference and visceral adipose
tissue, in the samples analyzed. In summary, altered metabolic pathways in
overweight/obesity are useful for the identification of biomarkers that could help to early
diagnose people at risk of suffering from alterations in cognitive function.