Obesity: genetics and diagnostic biomarkers
DOI:
https://doi.org/10.56294/saludcyt2023435Keywords:
Obesity, Genetics, Diagnosis, Clinical LaboratoryAbstract
Introduction: obesity is considered a public health problem and affects children, teenagers, and adults worldwide; the principal causes are bad diet, lack of exercise, and genetic factors, which can trigger multiple chronic diseases.
Objective: to understand the genetics of obesity and diagnostic biomarkers used in the clinical laboratory.
Methods: Google Scholar, Pubmed, SciELO, Dialnet, and ScienceDirect databases were used. We found 34 articles in English and Spanish that met the search criteria: genes, obesity, and diagnostic biomarkers, using articles 5-10 years old.
Results: the analysis of the different research describes some genes that are important factors for obesity; some genes are FTO, MC3R, MC4R, and POMC alterations are associated with obesity. However, there are measurable biomarkers in blood that help in its diagnosis, among them lipid profile, insulin, glucose, C-reactive protein, ghrelin, adiponectin, and leptin.
Conclusions: FTO was the first gene associated with obesity that has been described in several worldwide studies. In addition, the analysis of biomarkers in the clinical laboratory is vital in the diagnosis as it helps in treating or controlling this disease so that this pathology does not increase its incidence
References
1. López M. Mutaciones genéticas y obesidad poligénica: abordaje nutricional. Universidad Europea Madrid. 2022. Disponible en: https://titula.universidadeuropea.com/bitstream/handle/20.500.12880/3038/MartaLopez.pdf?sequence=1&isAllowed=y
2. Sochob. Día mundial de la obesidad 2022 – acelerar la acción para detener la obesidad. 2022. Disponible en: https://www.sochob.cl/web1/dia-mundial-de-la-obesidad-2022-acelerar-la-accion-para-detener-la-obesidad/
3. Chávez-Velásquez M, Pedraza E, Montiel M. Prevalencia de obesidad: estudio sistemático de la evolución en 7 países de América Latina. Rev. chil. salud pública. 2019;23(1):72-78. https://doi.org/10.5354/0719-5281.2019.55063
4. Ministerio de Salud Pública. Salud se suma al Día Mundial Contra la Obesidad con acciones de prevención. 2023. https://www.salud.gob.ec/salud-se-suma-al-dia-mundial-contra-la-obesidad-con-acciones-de-prevencion/
5. Alonso González N, González Mederos A. La obesidad. Clasificación. Causas que la provocan. Consecuencias para la salud. Medidas para combatirla. Anatomía Digital. 2019;2(3):18-3. https://doi.org/10.33262/anatomiadigital.v2i3.1084
6. Adrove M. Identificación de biomarcadores tempranos de alteraciones metabólicas relacionadas con la obesidad y la obesidad normopeso como base para desarrollar estrategias de prevención de salud. Universidad de las Illes Balears. 2020. https://dspace.uib.es/xmlui/bitstream/handle/11201/154452/Adrover_Adrover_Maria%20Antonia.pdf?sequence=1&isAllowed=y
7. Donato M. Setmelanotide para obesidad. Brisa. 2022. https://sites.bvsalud.org/redetsa/pt/brisa/resource/?id=biblioref.referencesource.1381050
8. Nimptsch K, Konigorski S, Pischon T. Diagnosis of obesity and use of obesity biomarkers in science and clinical medicine. Metabolism 2019;92:61–70. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2018.12.006.
9. Carrera S. Estudio de los biomarcadores genéticos para el diagnóstico clínico de la obesidad. Universidad Central del Ecuador. 2022. http://www.dspace.uce.edu.ec/bitstream/25000/26794/1/UCE-FCQ-CBCCARRERA%20SOFIA.pdf
10. Mardones L, Petermann-Rocha F, Martínez-Sanguinetti MA, Leiva AM, Troncoso-Pantoja C, Martorell M, et al. Asociación del polimorfismo rs3751812 del gen FTO con marcadores de adiposidad y metabólicos en población chilena. Resultados del estudio GENADIO. Nutrición Hospitalaria 2019;36:589–98. https://doi.org/10.20960/nh.2275.
11. Srivastava A, Mittal B, Prakash J, Narain VS, Natu SM, Srivastava N. Evaluation of MC4R [rs17782313, rs17700633], AGRP [rs3412352] and POMC [rs1042571] Polymorphisms with Obesity in Northern India. Oman Med J 2014;29:114–8. https://doi.org/10.5001/omj.2014.28.
12. Wang W, Lin Y-J, Chen Z-X, Guo D-Y. Identification and characterization of two novel melanocortin-3 receptor mutations in Chinese obese individuals. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Molecular Basis of Disease 2021;1867:166107. https://doi.org/10.1016/j.bbadis.2021.166107.
13. Lartey A, Marquis GS, Aryeetey R, Nti H. Lipid profile and dyslipidemia among school-age children in urban Ghana. BMC Public Health 2018;18:320. https://doi.org/10.1186/s12889-018-5196-0.
14. Sucasaire E. Relación entre obesidad e hiperglicemia en niños de 5 a 13 años de edad. Hospital distrital II – 1 Jerusalén. 2018. Repositorio de la Universidad César Vallejo. 2019. Disponible en: https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12692/29748/Sucasaire_SE.pdf?sequence=1&isAllowed=y
15. Bardellini Ortiz M, Canales RE, Robles Heredia K, Cabello Morales E, Samalvides Cuba F, Bardellini Ortiz M, et al. Asociación entre la resistencia a la insulina y acantosis nigricans en niños con obesidad en un hospital de tercer nivel en Lima, 2018 - 2019. Acta Médica Peruana 2020;37:318–23. https://doi.org/10.35663/amp.2020.373.961.
16. Soto G, De Fernández C, et al. Concentraciones séricas de la proteína C reactiva ultrasensible y del perfil lipídico en adolescentes obesos. Archivos Venezolanos de Farmacologia y Terapéutica. 2022;41(5):362-371. https://doi.org/10.5281/zenodo.7135600
17. Norris T, Blodgett JM, Rogers NT, Hamer M, Pinto Pereira SM. Obesity in early adulthood and physical functioning in mid-life: Investigating the mediating role of c-reactive protein. Brain, Behavior, and Immunity 2022;102:325–32. https://doi.org/10.1016/j.bbi.2022.03.008.
18. Bujaidar M. Asociación entre los cambios en el porcentaje de grasa corporal, niveles séricos de leptina, ghrelina y adiponectina en trabajadores con rotación de turno laboral. Estudio piloto. Repositorio de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí. 2019. Disponible en: https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/7969
19. Mejía J, Reyna N, Bravo A, et al. Obesidad, nutrición e información genética. Avances en Biomedicina. 2021;10(2):43-50.
20. Muñoz O, María J. Predictores de obesidad: el “poder” de las omicas. Nutrición Hospitalaria 2013;28:63–72.
21. Defagó MD, Eynard AR. Nutrigenetics: potentials and applications in cardiovascular diseases and associated risk factors. Rev Fac Cien Med Univ Nac Cordoba 2022;79:168–80. https://doi.org/10.31053/1853.0605.v79.n2.30289.
22. Ulloa N, Villagrán M, et al. Asociación entre el polimorfismo rs9939609 del gen FTO y marcadores de adiposidad en población infantil chilena. Revista chilena de pediatría. 2020;91(3):371-378. http://dx.doi.org/10.32641/rchped.v91i3.1395
23. Garavito P, Mosquera M, et al. Polimorfismos de los genes del sistema leptina- melanocortina asociados con la obesidad en la población adulta de Barranquilla. Biomédica. 2020;40(2):257. https://doi.org/10.7705/biomedica.4827
24. López V, Díaz D, et al. Melanocortinas y su participación en el desarrollo de la obesidad. Revista mexicana de trastornos alimentarios. 2020;10(4):406-420.
25. Hammad M, Abu-Farha M, et al. MC4R Variant rs17782313 Associates With Increased Levels of DNAJC27, Ghrelin, and Visfatin and Correlates With Obesity and Hypertension in a Kuwaiti Cohort. Frontiers in Endocrinology. 2020;11:437. https://doi.org/10.3389/fendo.2020.00437
26. Adamska E, Goscik J, el at. The MC4R genetic variants are associated with lower visceral fat accumulation and higher postprandial relative increase in carbohydrate utilization in humans. European journal of nutrition. 2019;58:2929-2941. https://doi.org/10.1007/s00394-019-01955-0
27. Villanueva M. Mecanismos que regulan el apetito y la saciedad. Revista la Buena Nutricion. 2022. https://labuenanutricion.com/wp-content/uploads/2022/05/Boletin-La-Buena-Nutricion-19.pdf
28. Martos G & Argente J. Obesidades monogénicas en la infancia: hacia una medicina de precisión. Revista Española Endocrinología Pediátrica. 2022. https://www.endocrinologiapediatrica.org/revistas/P1-E40/P1-E40-S3547-A733.pdf
29. Südy R, Peták F, Kiss L, Balogh ÁL, Fodor GH, Korsós A, et al. Obesity and diabetes: similar respiratory mechanical but different gas exchange defects. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol 2021;320:L368–76. https://doi.org/10.1152/ajplung.00439.2020.
30. Peña C, Campos A & Ruiz X. Acantosis Nigricans ¿Falta de higiene o signo de alarma?. Revista Milenaria, Ciencia y Arte. 2022;(20):21-3.
31. Soto L. Valor diagnóstico de las dislipemias asociadas a obesidad. Universidad Miguel Hernández de Elche. 2019. http://dspace.umh.es/bitstream/11000/5546/1/LAURA%20SOTO%20ESCLAPEZ%20TFM%20BIOTEC.pdf
32. Montero J, Montero R, et al. Proteína C reactiva como indicador de engrosamiento de la íntima media carotídea en personas obesas. Biblioteca Virtual em Saúde. 2022. https://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/biblio-1103077
33. Espinoza García AS, Martínez Moreno AG, Reyes Castillo Z. Papel de la grelina y la leptina en el comportamiento alimentario: evidencias genéticas y moleculares. Endocrinología, Diabetes y Nutrición 2021;68:654–63. https://doi.org/10.1016/j.endinu.2020.10.011.
34. Martínez J, Suarez, Martínez M, et al. Papel de la adiponectina en obesidad y diabetes tipo 2. Med Int Méx. 2019;35(3):389-396. https://doi.org/10.24245/mim.v35i3.2448
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