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junio 9, 2022

Gestión de Lesiones
Medicina

Monitorización del estado de una tendinopatía y su proceso de recuperación

¿Cómo curar aquello que no se puede ver? La medicina se enfrenta a diario a enfermedades, lesiones o dolencias que, en muchos casos, no pueden observarse de manera directa. Es necesario encontrar herramientas para conocer el grado de la dolencia y realizar el correcto seguimiento del propio proceso de recuperación en todos esos casos, ya que será fundamental saber en qué momento nos encontramos y qué podemos hacer para no sufrir una recaída. A día de hoy, contamos con dos alternativas principales. Por un lado, tenemos todas las tecnologías de imagen médica, capaces de mostrar a simple vista lo que sucede en el interior de nuestros cuerpos. Por otro lado, están los biomarcadores.

 

Marcadores biológicos

Un biomarcador es una molécula biológica cuya presencia o ausencia (así como su proporción) pueden servir de indicador del estado de una fisiopatología o de un proceso de recuperación. A nivel de medicina deportiva, lo habitual es que estos marcadores indiquen tanto el grado de una lesión como el ritmo del proceso de recuperación que debe monitorizarse con regularidad. Por ejemplo, el estado de un tejido dañado en una tendinopatía.  Los biomarcadores no dejan de ser, por tanto, los agentes envueltos tanto en la producción de una lesión como en el proceso de recuperación de la misma. La correcta identificación de las células que participan en estos procesos es vital para mejorar las intervenciones clínicas actuales.

 

Por ejemplo, en la patogénesis de la tendinopatía suele participar de manera inequívoca una respuesta inflamatoria que provocará, entre otros, un aumento en sangre de la concentración de interleucina, un tipo de citocinas o pequeñas proteínas que están directamente relacionadas con esa inflamación (proteínas que también pueden medirse en forma de factores de crecimiento, como el factor de necrosis tumoral (TNF-α), que estimulan la fase aguda de la reacción inflamatoria). Además, tras el daño surgirá la presencia de células madre que trabajarán en la reconstrucción del tejido, participando a su vez en la curación. Realizar la medida de cualquiera de esas moléculas servirá como indicador del estado de dicha lesión.

 

Además, con el desarrollo de las ciencias ómicas y su estudio multidisciplinar de la interacción entre genes, proteínas o metabolitos, el análisis bioinformático también ha permitido identificar genes potencialmente relevantes en enfermedades y dolencias de todo tipo. En el caso de las tendinopatías, actualmente se conoce una muy pequeña cantidad de este tipo de moléculas implicadas en la regulación de una fase temprana. Sin embargo, hay estudios [1] en los que se empiezan a descubrir posibles candidatos para este tipo de procesos, como el MACROD1, un gen que se cree que puede ser importante en la aparición y desarrollo de la tendinopatía. Lograr identificar genes candidatos con el objetivo de tareas de diagnóstico y tratamiento temprano mediante este tipo de tecnologías se plantea como toda una revolución en el ámbito de los biomarcadores.

 

Una imagen vale más que mil datos

Los biomarcadores han demostrado contar con una mayor eficacia a la hora de detectar el estado de una tendinopatía, no resultando ser tan útiles cuando el interés del profesional médico está en poder visualizar el propio proceso de recuperación. Al tratarse de un aspecto dinámico de la lesión, hacen falta técnicas que faciliten un seguimiento adecuado de un periodo cambiante como es la curación de la articulación. Y las herramientas que mejor resultado están dando son las técnicas de imagen médica.

 

La resonancia magnética (RMN) o los ultrasonidos permiten visualizar la arquitectura interna de un tendón o del músculo. Esto permite a los profesionales observar, por ejemplo, el alineamiento de las fibras o cualquier cambio estructural que se haya producido a raíz de la lesión, lo que en última instancia facilita tanto el diagnóstico de cualquier dolencia, como monitorizar la eficacia de un tratamiento y advertir de posibles riesgos durante la recuperación.

 

Sin embargo, según las necesidades que tengamos el uso de estas técnicas de imagen convencionales puede verse limitado. Un claro ejemplo de esta circunstancia se encuentra en un estudio publicado en febrero del 2022 en el Journal of Clinical Medicine sobre un tipo de artralgia (AIA) o dolor articular [2]. Este tipo de dolencia provoca dolor articular, mialgias o rigidez articular, y en estudios previos se habían empleado ecografías (ultrasonidos) para tratar de encontrar una relación entre la imagen y los síntomas de la AIA. La inconsistencia en relacionar unos datos con otros llevó a los investigadores a explorar un nuevo tipo de técnica de imagen más sofisticada que arrojó mejores resultados.

 

La elastografía de ondas de corte es una técnica de imagen novedosa empleada para medir la rigidez de un tendón a través de ondas acústicas de corte de un haz ultrasónico enfocado. Estas ondas viajan lentamente y se atenúan al entrar en contacto con los tejidos. Esa variación de su velocidad de propagación según el tipo de tejido que atraviese permite obtener su correlación con la elasticidad del tejido, permitiendo saber, en el caso de las tendinopatías, si la rigidez del tendón dañado ha variado: a mayores velocidades, tendones menos elásticos.

 

Aún queda un largo camino por recorrer en la monitorización de las distintas fases de una lesión. Identificar biomarcadores que sean capaces de ofrecer una información veraz, precisa y fiable y que, además, se adapten a las circunstancias cambiantes de un proceso de recuperación debería ser un objetivo principal en la investigación a realizar durante los próximos años. Sólo así, la eficacia de los tratamientos podrá seguir en aumento. Y con ello, la salud de los deportistas y de la sociedad en general.

Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizon 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención n.º 952981.

 

Bibliografía:
[1] Zhu Yx, Huang Jq, Ming Yy, Zhuang Z., Xia H. (2021). Screening of key biomarkers of tendinopathy based on bioinformatics and machine learning algorithms. PLoS ONE 16(10): e0259475.
[2] Martinez, J.A., Taljanovic, M.S., Nuncio Zuniga, A.A., Wertheim, B.C., Roe, D.J., Ehsani, S., Jiralerspong, S., Segar, J., Chalasani, P. (2022). Feasibility Trial to Evaluate Tendon Stiffness Obtained from Shear Wave Elastography Imaging as a Biomarker of Aromatase Inhibitor-Induced Arthralgias. J. Clin. Med. 11, 1067.

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