Para el diagnóstico de la periodontitis crónica
Resumen
Actualmente no hay evidencia sobre la posible capacidad predictiva de las citoquinas en el fluido crevicular gingival (FCG) para el diagnóstico y pronóstico de las enfermedades periodontales aplicando adecuadas técnicas de modelado predictivo multivariante. Consecuentemente, en el presente estudio, nuestros principales objetivos fueron: obtener modelos predictivos basados en los niveles de citoquinas en el FCG que permitan discriminar a los pacientes periodontales de los individuos periodontalmente sanos; y determinar los umbrales de citoquinas en el FCG con valor diagnóstico de periodontitis crónica derivados de los modelos predictivos, especificando aquellos para pacientes no fumadores y fumadores.
Se reclutó una muestra de 150 participantes, 75 controles periodontalmente sanos y 75 sujetos afectados por periodontitis crónica. Dieciséis mediadores fueron medidos en FCG usando el instrumento Luminex 100™: GMCSF, IFNgamma, IL1alfa, IL1beta, IL2, IL3, IL4, IL5, IL6, IL10, IL12p40, IL12p70, IL13, IL17A, IL17F y TNFalfa. Los modelos basados en citoquinas se obtuvieron mediante regresión logística binaria multivariante y fueron seleccionados por su significación biológica, su capacidad para predecir la periodontitis crónica y su validez estadística. Con el propósito de obtener los umbrales de citoquinas con valor diagnóstico diferenciados por el «hábito tabáquico», se decidió a continuación desarrollar modelos predictivos específicos para pacientes no fumadores y fumadores.
La IL1alfa, IL1beta e IL17A son biomarcadores en FCG con una excelente capacidad predictiva para distinguir pacientes con periodontitis crónica de individuos periodontalmente sanos. Se definieron los umbrales con potencial diagnóstico para estas citoquinas en FCG, mostrando los fumadores valores más bajos respecto a los obtenidos en no fumadores lo que justifica la reacción clínica inflamatoria menos intensa de la periodontitis asociada al tabaco.
Palabras Clave: periodontitis crónica, líquido crevicular gingival, citoquinas, inmunoensayo multiplexado, técnicas de modelado predictivo, área bajo la curva, precisión, sensibilidad, especificidad, umbrales.
