Descripción del proyecto
ANTECEDENTES: LA OBESIDAD Y LA DEPRESION SON EPIDEMIAS GLOBALES QUE AFECTAN A MAS DE 650M Y 300M DE PERSONAS. ADEMAS, AMBAS CONDICIONES REPRESENTAN UNA DE LAS PRINCIPALES CAUSAS DE INCAPACIDAD, UN GRAN PROBLEMA ECONOMICO Y SOCIAL, Y SE HAN AGRAVADO DRAMATICAMENTE DESDE LA APARICION DE LA COVID-19. OBESIDAD Y DEPRESION SUELEN COEXISTIR Y POSEEN UNA MARCADA RELACION BIDIRECCIONAL: LA PRESENCIA DE UNA AUMENTA EL RIESGO DE PADECER LA OTRA. ESTO REPRESENTA UN OBSTACULO PARA SU TRATAMIENTO, YA QUE LA OBESIDAD SE ASOCIA CON UNA PEOR RESPUESTA A LOS ANTIDEPRESIVOS, MIENTRAS QUE LA DEPRESION DIFICULTA LA ADHERENCIA A TRATAMIENTOS CONTRA LA OBESIDAD. ADEMAS, LOS MECANISMOS SUBYACENTES SON POCO CONOCIDOS, EN PARTE DEBIDO A LA HETEROGENEIDAD DE AMBAS CONDICIONES, SIENDO EL DIMORFISMO SEXUAL UN FACTOR IMPORTANTE. POR ESTO, NO EXISTEN TRATAMIENTOS EFECTIVOS INTEGRADOS PARA AMBAS CONDICIONES. EL EJE MICROBIOMA-INTESTINO-CEREBRO HA SURGIDO COMO UN POTENCIAL MECANISMO COMUN PARA COMBATIR AMBAS CONDICIONES. SIN EMBARGO, NO EXISTEN AUN ESTUDIOS LONGITUDINALES QUE INTEGREN MULTIPLES CAPAS DE REGULACION BIOLOGICA Y QUE CAPTUREN DE FORMA EFICIENTE LAS COMPLEJAS INTERACCIONES HUESPED-MICROBIOTA. OBJETIVO: EVALUAR EL PAPEL Y LOS MECANISMOS DEL EJE MICROBIOMA-INTESTINO-CEREBRO EN OBESIDAD, DEPRESION, Y SU RELACION BIDIRECCIONAL. METODOLOGIA: SE APLICARA UNA APROXIMACION MULTI-OMICA INTEGRATIVA UTILIZANDO TECNOLOGIAS PUNTERAS EN UNA COHORTE LONGITUDINAL Y EQUILIBRADA POR SEXO (N=281, 1 AÑO DE SEGUIMIENTO) DE PACIENTES CON Y SIN OBESIDAD Y UN AMPLIO ABANICO DE SINTOMAS DEPRESIVOS. SE MEDIRAN LOS PERFILES METABOLICOS EN PLASMA (>4000 METABOLITOS) UTILIZANDO UNA PLATAFORMA DE HPLC-CIL-MS. LOS PERFILES DE MIRNAS CIRCULANTES SE MEDIRAN MEDIANTE SECUENCIACION DE ARN DE PEQUEÑO TAMAÑO EN UN SUBCONJUNTO DE PACIENTES CON Y SIN OBESIDAD EQUILIBRADOS POR SEXO (N=80). LA COHORTE YA DISPONE DE DATOS DE METAGENOMICA POR SHOTGUN E IMAGEN POR RESONANCIA MAGNETICA (IRM) DEL CEREBRO. DESPUES, SE APLICARAN METODOS BIOINFORMATICOS Y DE MACHINE LEARNING AVANZADOS PARA IDENTIFICAR PERFILES OMICOS ASOCIADOS A DEPRESION Y OBESIDAD DE FORMA INDIVIDUAL Y COMORBIDA. ESTOS PERFILES SE INTEGRARAN PARA DESCIFRAR LOS MECANISMOS MOLECULARES, GENERAR MODELOS DIAGNOSTICOS Y PREDICTIVOS, E IDENTIFICAR SUBTIPOS DE PACIENTES. FINALMENTE, SE UTILIZARAN MODELOS DE DROSOPHILA MELANOGASTER (MOSCA DEL VINAGRE) DE OBESIDAD Y DEPRESION PARA EVALUAR EL PAPEL DE LAS ESPECIES/GENES MICROBIANOS Y METABOLITOS. EL PAPEL DE LOS MIRNAS SE EVALUARA EN MODELOS IN VITRO (CELULAS) PARA IDENTIFICAR LOS GENES DIANA, SEGUIDO DE UNA INACTIVACION DE ESTOS GENES EN EL CEREBRO DE LAS MOSCAS. MEDIANTE TAL APROXIMACION, SE ESPERA IDENTIFICAR LOS MECANISMOS INVOLUCRADOS Y AVANZAR EN EL CONOCIMIENTO DE LAS BASES BIOLOGICAS DE LA OBESIDAD, LA DEPRESION Y SU INTERRELACION. ESTO PERMITIRA IMPLEMENTAR ESTRATEGIAS PREVENTIVAS Y TERAPEUTICAS TEMPRANAS Y MAS PERSONALIZADAS QUE PERMITIRAN MEJORAR LA CALIDAD DE VIDA DE LOS PACIENTES CON OBESIDAD Y DEPRESION Y REDUCIR LOS COSTES SANITARIOS. MICROBIOMA\DROSOPHILA\MIRNA\METABOLITOS\METAGENOMICA\METABOLOMICA\DEPRESION\OBESIDAD