La enfermedad renal crónica (ERC) es una condición fisiopatológica que involucra la pérdida gradual de la función renal, además de una enfermedad silenciosa que no produce síntomas hasta que ha progresado a etapas avanzadas1. La diabetes mellitus tipo 2 (DM2) es una de las principales causas de ERC y a largo plazo está frecuentemente asociada al incremento de mortalidad cardiovascular2. El tratamiento clínico depende del grado de progresión, sin embargo, en etapas avanzadas se requieren procedimientos de hemodiálisis y trasplante renal que conllevan una reducción en la esperanza de vida para el paciente e implican una fuerte inversión económica a nivel personal y por parte de los servicios de salud3.

La Sociedad Latinoamericana de Nefrología e Hipertensión (SLANH) ha registrado los casos de trasplante renal durante los últimos 25 años en los países de esta región. Los datos de la SLANH revelan un claro incremento de la prevalencia de la enfermedad renal terminal (ERT) pasando de 119 pacientes por millón de habitantes en 1991 a 709 pacientes por millón de habitantes en 20144. En México, las estadísticas de ERC son alarmantes5, y considerando que el 25% de los mexicanos entre 25 y 40 años tienen DM2 el incremento a corto y mediano plazo de los casos de ERC es una condición inevitable6. Es por estas razones, que impera un sentido de urgencia para diseñar planes integrales de prevención para contribuir al bienestar del paciente y a evitar las complicaciones en el tratamiento de esta enfermedad.

Para evaluar la función renal, organizaciones internacionales tales como la Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) han propuesto una serie de lineamientos para la detección de la ERC7, por lo que en la práctica clínica los niveles de albuminuria y la tasa de filtración glomerular son medidos para realizar el diagnóstico y la estratificación de la ERC.

La albúmina se considera un marcador de alta especificidad para diagnosticar la enfermedad renal ya que incluso permite evidenciar el daño renal aun cuando el filtrado glomerular no ha disminuido8. La monitorización periódica del nivel de albúmina permite evaluar la respuesta nefroprotectora en la ERC de algunas terapias por disminución de albuminuria, o bien conocer el avance progresivo de la enfermedad renal por un aumento progresivo de esta proteína en la orina. Además, la importancia clínica de la albuminuria radica en su capacidad predictiva para el pronóstico de la enfermedad renal, ya que cuando mayor es su valor, se aumenta el riesgo de mortalidad cardiovascular y de todas las causas9. La medición de los niveles de albúmina se relaciona con la concentración de creatinina a través del índice albúmina/creatinina urinaria, que establece un criterio de diferenciación de la cantidad de albúmina: valores entre 30 y 300mg/g (conocidos anteriormente como microalbuminuria) y valores mayores de 300mg/g. En la práctica clínica, debe tenerse en cuenta que, en condiciones normales, una cantidad mínima de proteína plasmática (menos de 30mg y principalmente albúmina) pasa a través de la barrera glomerular y que algunos trastornos como las infecciones de vías urinarias o la litiasis pueden hacer que incremente en forma transitoria. Sin embargo, en estos casos este hallazgo se acompaña de otros factores como la presencia de leucocitos en el sedimento urinario que en conjunto descartan la evolución a ERC.

La tasa de filtrado glomerular (TFG) permite conocer el adecuado funcionamiento renal y evaluar las alteraciones cuando se presenta una enfermedad renal, sin embargo, la TFG no se puede medir directamente. El método más preciso para determinar la TFG se realiza mediante la administración de compuestos radioactivos al paciente y la subsecuente monitorización de su eliminación. Desafortunadamente, el costo elevado de este procedimiento lo descarta como método de rutina. Por otra parte, la depuración/aclaramiento de inulina es el método exógeno más aceptado para estimar la TFG, ya que la inulina es un marcador ideal de filtración con eliminación exclusiva a nivel glomerular, sin secreción tubular ni excreción no renal10. Sin embargo, el aclaramiento de inulina es un análisis poco solicitado ya que involucra infusiones intravenosas y tomas de muestra múltiples tanto de sangre como de orina, que lo hacen un método complicado en el laboratorio clínico. Por los motivos anteriormente expuestos, en la práctica clínica la TFG es usualmente determinada de dos maneras: a) con base en la variación de diferentes marcadores, como creatinina, midiendo su concentración sérica y su eliminación a través de la orina en un periodo de tiempo (por ejemplo, depuración de creatinina) para establecer una TFG medida (mTFG); y b) con base en la medición de marcadores como creatinina o cistatina C. En esta segunda opción, las concentraciones de estos metabolitos quedan introducidos como variables en una ecuación que incluye valores de referencia de múltiples individuos a partir de una base de datos, donde se consideran parámetros físicos tales como la edad, el género, el índice de masa corporal y el grupo étnico que, en conjunto, permiten finalmente obtener un resultado de TFG estimada (eTFG); tal es el caso de las ecuaciones CKD-EPI o Cockcroft-Gault. Al incluirse la concentración de creatinina y cistatina C, se obtiene una mayor exactitud en la estimación de la TFG (aunque es importante resaltar que esto no se cumple en personas con amputaciones o desnutrición severa). Por otra parte, la disminución de la TFG puede indicar la pérdida de nefronas, sin embargo, en fases muy tempranas, cuando se presenta un daño que conlleva la hipertrofia renal, la pérdida de nefronas se compensa con una hiperfiltración renal, de modo que cuando la reducción se hace perceptible, el daño renal se ha incrementado significativamente. Es por esto que hace algunos años, la KDIGO propuso que la determinación de los valores de la eTFG debe hacerse en combinación con la medición de la concentración de proteínas en la orina (proteinuria) como una forma de evaluar el riesgo potencial de la progresión11.

Lamentablemente, los valores elevados tanto de albúmina en orina como de creatinina sérica son marcadores tardíos de la ERC que se ven afectados por la masa muscular y la edad. Adicionalmente, la valoración de la eTFG a valores mayores de 60ml/min/1,73m2 como parámetro indicativo de ERC podría ser incierta debido a que se ve modificada por la medicación y la alimentación del paciente, entre otros factores12. Incluso, existen reportes como el de Lima et al. en donde se demostró que en enfermedades como la nefropatía diabética la eTFG determinada a partir de fórmulas basadas en creatinina y/o cistatina C presenta fallos al evaluar apropiadamente la función renal, por lo que sugieren considerar el uso de marcadores adicionales como el iohexol13.

En este contexto complejo, el diagnóstico en las etapas tempranas y la clasificación apropiada de la ERC se ha vuelto en la actualidad un reto analítico de la química clínica. Con el fin de mejorar la precisión predictiva diversos grupos de investigación han propuesto marcadores adicionales para la detección oportuna de la ERC. La identificación de estos nuevos biomarcadores se ha logrado al emplear herramientas basadas en métodos que incluyen modificaciones en la expresión génica14, variaciones en la transcripción15 y expresión de proteínas16, así como cambios a nivel de metabolitos para identificar biomarcadores relacionados con la prevalencia o progresión17,18, e incluso buscando prevenir las complicaciones de la ERT19.

Entre las contribuciones recientes y más relevantes, destaca el trabajo de perfilado proteómico hecho por Niewczas et al., en el que se evaluaron los niveles de 194 proteínas inflamatorias y la eTFG en pacientes diabéticos con ERC divididos en 3 cohortes (descubrimiento, n=219; validación, n=144; y replicación, n=162). Estos autores encontraron un conjunto de 17 proteínas que constituyen un signo de inflamación de riesgo renal (kidney risk inflammatory signature [KRIS]) asociado al desarrollo a 10 años de ERT como consecuencia de la nefropatía diabética. Entre los resultados de este trabajo resalta que el 35% de estos marcadores pertenecen a la súper familia de receptores del factor de necrosis tumoral (TNF), así como también a receptores de proteínas involucradas en la respuesta inmune, principalmente interleucinas. La relevancia de estos hallazgos deriva de la aplicación potencial como prueba de diagnóstico clínico para pronosticar el riesgo de la progresión de nefropatía diabética a ERT y, adicionalmente, como prueba de seguimiento para evaluar la efectividad de las terapias aplicadas20.

La identificación de biomarcadores asociados con un proceso patológico es una de las líneas centrales de los estudios metabolómicos aplicados en química clínica. Para lograr la descripción del perfil metabolómico es necesario realizar el análisis simultáneo de un gran número de metabolitos, y en consecuencia, es esencial utilizar diversas técnicas analíticas para diferenciar entre la enorme diversidad de compuestos orgánicos que están presentes en los fluidos corporales (orina, sangre, saliva, heces, etc.). Las técnicas analíticas comúnmente usadas para realizar estudios de aproximación metabolómica aplicados a la práctica clínica son la cromatografías de gases (CG), la cromatografía de líquidos (CL)21, la espectrometría de masas (EM)22 y la resonancia magnética nuclear (RMN)23.

Una vez que se han obtenidos los datos (en forma de cromatogramas, espectros de masas o de RMN), es imprescindible el acceso a bases de datos públicas como Human Metabolomic Data Base (HMDB) o METLIN Metabolomics Database (METLIN) o privadas, así como también a bibliotecas comerciales de datos de RMN y EM principalmente, para llevar a cabo el proceso de identificación de los metabolitos presentes en la muestra24. Finalmente, los datos cromatográficos, espectrométricos y espectroscópicos generados por las técnicas de CG, CL, EM y RMN, respectivamente, deben ser analizados estadísticamente con la finalidad de discriminar entre similitudes o bien establecer diferencias entre un estado de salud considerado sano o control y la patología que se encuentra bajo estudio. Por otra parte, independientemente de la técnica analítica seleccionada, es necesario llevar a cabo la identificación de metabolitos diferenciales25. Para poder procesar la vasta cantidad de datos derivados de los distintos procedimientos de análisis es necesario emplear métodos estadísticos multivariables; algunos de los más empleados por su accesibilidad y correlación son el análisis de componentes principales (PCA) y el de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), mediante el uso de programas computacionales especializados en ello26.

En años recientes, se ha resaltado la utilidad de la metabolómica como herramienta de estudio en la ERC27. Diversos reportes de revisión han demostrado correlaciones entre la progresión de la ERC y la presencia de metabolitos específicos en pacientes con diferentes etapas de insuficiencia renal28,29. En múltiples estudios se han encontrado concentraciones alteradas de diversos metabolitos asociadas con la incidencia y las complicaciones de la enfermedad renal. Por ejemplo, el análisis metabolómico de muestras de suero y plasma de pacientes afectados con ERC ha permitido la identificación de metabolitos diferenciales como ácido úrico, 4-hidroximandelato, 3-metiladipato, citosina, homogentisato, treonina, metionina, fenilalanina, arginina, sulfóxido de metionina, dimetilargininas simétrica y asimétrica, glucosa, citrato, lactato, valina alanina, glutamato, glicina, mioinositol, taurina, glicerilfosforilcolina y N-óxido de trimetilamina (TMAO)30. Particularmente, también se ha reportado que los pacientes en etapas avanzadas de la ERC presentan variaciones en metabolitos tales como 3-metilhistidina, mioinositol, sulfato de p-cresol, ácido hipúrico y compuestos derivados de la arginina. Adicionalmente, otros estudios han evaluado el potencial predictivo de biomarcadores de diagnóstico temprano de la ERC tales como C-manosiltriptófano, pseudouridina, N-acetilalanina, eritronato, mioinositol, N-acetilcarnosina, espermidina, y la relación quinurenina/triptófano ya que están fuertemente asociadas con la eTFG31. A la fecha, mediante estrategias de análisis basadas en estudios de aproximación metabolómica se han descrito las distintas etapas de la ERC, con mayor frecuencia, las etapas intermedias y avanzadas. Los resultados obtenidos en el análisis de orina han permitido identificar metabolitos tales como 5-oxoprolina, guanidinoacetato, glutamato, homoarginina, α-fenil-acetilglutamina, taurina, citrato, treonina y N-óxido de trimetilamina, que podrían ser utilizados para monitorizar la progresión y para desarrollar un método analítico de detección temprana de la enfermedad17. En específico, se ha demostrado que los niveles de N-óxido de trimetilamina tienen una fuerte asociación con el grado de deterioro de la función renal en pacientes con ERC32. Respecto a la progresión a ERT, se han realizado investigaciones para encontrar asociaciones entre el perfil metabolómico por CG-EM y la mortalidad en esta etapa. Titan et al. reportaron recientemente que en un grupo de pacientes con eTFG promedio de 38,4±14,6ml/min/1,73m2 en donde el 57% eran diabéticos, se encontraron metabolitos plasmáticos ligados con la progresión a ERT tales como lactosa, 2-O-glicerol-alfa-D-galactopiranosido, D-treitol, D-manitol y mio-inositol. Adicionalmente, los metabolitos plasmáticos correlacionados con el deceso del paciente fueron ácido málico, ácido acetohidroxámico, ácido butanoico y ácido docosahexaenoico, ribosa, L-glutamina, ácido transaconítico y lactosa33. En pacientes con diabetes mellitus tipo 1 (DM1) y ERC en etapa 3, Niewczas et al. examinaron los perfiles metabolómicos séricos de 158 individuos durante un promedio de 11 años para establecer una correlación con la progresión a ERT. Como resultado de este trabajo, más de un centenar de metabolitos séricos fueron identificados, sin embargo, únicamente 7 de ellos, C-glicosiltriptófano, pseudouridina, O-sulfotirosina, N-acetiltreonina, N-acetilserina, N6-carbamoiltreoniladenosina y N6-acetil-lisina, fueron asociados con la pérdida de la función renal debido a daño tubular y la progresión a ERT, por lo que estos metabolitos podrían ser potencialmente útiles como biomarcadores de la progresión a ERT en pacientes con DM134. Debido a que actualmente los reportes de metabolómica para la correlación de la evolución y el desarrollo de la ERT en la nefropatía diabética aún son escasos, estudios de este tipo son indispensables para conocer a nivel molecular el resultado de las alteraciones fisiológicas que produce este padecimiento y establecer si existen diferencias entre la ERT asociada a DM1 y DM2.

La hiperglucemia sostenida está fuertemente relacionada con el deterioro de la función renal y la progresión a fallo renal terminal; es por ello que diversos autores han hecho un abordaje basado en estudios metabolómicos con la finalidad de encontrar asociaciones entre la progresión del daño renal y la reducción de la eTFG en la población diabética35. A continuación, se hace una revisión de los datos obtenidos de estudios metabolómicos realizados en sangre, suero, plasma y orina de pacientes con nefropatía por DM2. A manera de resumen, en la tabla 1 se muestra el listado de compuestos identificados de forma diferenciada en distintos estudios de aproximación metabolómica en individuos con nefropatía diabética considerando los 4 bioespecímenes que fueron incluidos en esta revisión: sangre, suero, plasma y orina.

Finalmente, con la intención de extraer información sobre el flujo metabolómico que está siendo afectado en el desarrollo de la nefropatía diabética y dirigir la identificación de metabolitos hacia la interpretación global de los cambios bioquímicos, se utilizó el programa MetaboAnalyst 4.0 a través de la herramienta Pathway Analysis36. Este programa utiliza la información depositada en bases de datos como KEGG (http://www.genome.jp/kegg/), PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) y la base de datos del metaboloma humano (Human Metabolome Database, http://www.hmdb.ca) para generar gráficos de correlación de significación en la afectación de la ruta metabólica y el valor p(p-value). El valor de impacto de la ruta se establece a través de un análisis de topología basado en la importancia del metabolito dentro de la ruta, es decir, un metabolito que actúa como punto de unión en una ruta provoca una mayor afectación cuando su concentración se ve modificada. Por otra parte, la significación es establecida a partir de un análisis de enriquecimiento de la ruta y de la ponderación calculada para cada metabolito dentro de un conjunto de datos. Una mayor significación y un valor p alto se correlacionan con un mayor impacto en el flujo metabólico37. Por esto, en el gráfico de correlación de significación en la afectación de la ruta metabólica vs. -log(p) tanto el tamaño como el color de los círculos se relacionan con diferentes niveles de significación (el gradiente de color de blanco a amarillo y luego a rojo indica un incremento en la afectación), como se observa en los distintos gráficos de la figura 1. De forma complementaria, en la tabla 2 se proporcionan datos estadísticos adicionales de las rutas metabólicas que tuvieron una mayor significación.

Figura 1.

Gráficos de correlación de significancia en la afectación de la ruta metabólica [Impacto en la ruta vs. -log(p)] obtenidos con el módulo Pathway Analysis del programa MetaboAnalyst 4.0, a partir de los metabolitos que han sido identificados en distintos bioespecímenes de pacientes con nefropatía diabética: A. Sangre: (1) Biosíntesis de aminoacil-tRNA; (2) Biosíntesis de fenilalanina, tirosina y triptófano; (3) Metabolismo del nitrógeno; (4) Metabolismo de la fenilalanina; (5) Metabolismo de la arginina y prolina; (6) Metabolismo de la arginina y ornitina. B. Suero: (1) Metabolismo de arginina y prolina; (2) Glicogénesis o gluconeogénesis; (3) Metabolismo del piruvato; (4) Metabolismo del nitrógeno; (5) Biosíntesis de aminoacil-tRNA; (6) Metabolismo de la alanina, aspartato y glutamato; (7) Biosíntesis de pantotenato y CoA; (8) Biosíntesis de valina, leucina e isoleucina; (9) Metabolismo de glicina, serina y treonina; (10) Metabolismo del glioxilato y dicarboxilato. C. Plasma: (1) Biosíntesis de aminoacil-tRNA; (2) Metabolismo de glioxalato y dicarboxilato; (3) Ciclo del ácido cítrico; (4) Biosíntesis de valina, leucina e isoleucina; (5) Metabolismo de la beta-alanina; (6) Metabolismo del nitrógeno; (7) Metabolismo del inositol fosfato; (8) Degradación de valina, leucina e isoleucina; (9) Metabolismo de ascorbato y aldarato. D. Orina: (1) Metabolismo de purina; (2) Metabolismo de cafeína; (3) Metabolismo de glioxilato y dicarboxilato; (4) Ciclo del ácido cítrico; (5) Biosíntesis de aminoacyl-tRNA; (6) Biosíntesis de pantotenato y CoA; (7) Metabolismo de beta-alanina; (8) Metabolismo del propanoato; (9) Síntesis y degradación de cuerpos cetónicos. El color de los círculos (de blanco –menos– a rojo –más–) y el tamaño (de menor a mayor) se relacionan con diferentes niveles de significancia. Un valor -log(p) alto se correlaciona con un mayor impacto en el flujo metabólico. Se seleccionaron las vías con mayor significancia a partir de los valores de impacto de la ruta o valor-p (p < 0.05).

(0.31MB).

La DM2 es la primera causa de ERT a nivel mundial y en México se estima que esta genera el 55% de los casos. En el paciente diabético es frecuente que la ERT sea consecuencia de la pérdida progresiva de la función renal ocasionada por la hiperglucemia, la obesidad y las afecciones cardiovasculares, principalmente. El aumento de casos de DM2, el alto costo de los tratamientos en las etapas finales de la nefropatía diabética, así como la pérdida de la calidad de vida de los pacientes, justifica la necesidad de identificar las etapas iniciales de este padecimiento. Una estrategia vanguardista mínimamente invasiva para identificar biomarcadores asociados con la progresión es proporcionada por la metabolómica, ya que este tipo de estudios nos ofrecen una visión general de una condición de salud a partir del análisis de muestras de suero, plasma y orina, principalmente. En el caso particular de la nefropatía diabética a la fecha aún son pocos los estudios metabolómicos realizados en la población que padece esta condición, sin embargo, con los resultados generados por distintos grupos de investigación se cuenta con información relevante que debe ser analizada. Como resultado de este trabajo de revisión, a partir de la información disponible actualmente, principalmente datos obtenidos de metabolómica en suero, plasma y orina, se han identificado grupos de metabolitos potenciales para la monitorización y el seguimiento de la progresión; entre estos destacan derivados de hidroxicarboxilatos de cadena corta, TMAO, aconitato y citrato en orina; el citrato, la arginina y sus derivados en el suero; y aminoácidos como histidina, metionina y arginina en el plasma. La identificación reiterante de la disfunción en vías metabólicas relacionadas con la síntesis y degradación de aminoácidos, así como con el ciclo del ácido cítrico, son evidencia del desbalance de los procesos celulares que se presentan en esta enfermedad.

Todos los autores participaron en (1) la concepción y el diseño del estudio, el análisis y la interpretación de los datos, (2) el borrador del artículo o la revisión crítica del contenido intelectual, y (3) la aprobación definitiva de la versión que se presenta.

Los autores declaran que no existe ningún conflicto de interés relacionado con este trabajo.