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Carlos Balsa-Castro

Caracterización del proteoma salival en la periodontitis

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Este estudio tuvo como objetivo comparar la expresión de las proteínas salivales cuantificadas mediante la técnica proteómica «sequential window acquisition of all theoretical mass spectra» (SWATH-MS) entre la periodontitis y la salud periodontal, así como realizar el modelado predictivo de las proteínas para identificar nuevos biomarcadores con alta capacidad para diagnosticar la enfermedad.

Para ello se recogieron muestras de saliva no estimulada de 44 sujetos periodontalmente sanos y 41 con periodontitis (estadios III-IV). Las muestras se analizaron utilizando SWATH-MS y las proteínas se identificaron empleando la base de datos específica para humanos UniProt. La expresión de una proteína se consideró diferente para un valor p ajustado <0,01 y un tamaño absoluto del efecto >0,2. La capacidad diagnóstica de las moléculas para diferenciar la periodontitis de la condición control se determinó con modelos aditivos generalizados (Generalised Additive Models, GAM).

Este análisis permitió cuantificar 377 proteínas salivales en ambos grupos clínicos. De estas, 108 (28,7%) estuvieron diferencialmente expresadas, 82 sobreexpresadas (75,9%) y 26 subexpresadas (24,1%) en la periodontitis. El modelado predictivo identificó cuatro proteínas con una excelente área bajo la curva (ABC) corregida por sesgo (cs) ≥0,848 y una precisión-cs (PRE-cs) >83% para diferenciar la periodontitis del periodonto sano, las cuales fueron (sensibilidad-cs/ especificidad-cs): la queratina, tipo II citoesquelética 1 (81,3%/73,2%), la beta-2-microglobulina (67,7%/96,3%), la isoforma 2 de la cadena alfa-3 de la tropomiosina (70,5%/98,1%) y la resistina (81,7%/88,1%).

En conclusión, la periodontitis altera la expresión de numerosas proteínas salivales, produciendo especialmente un incremento en la expresión. Además, el modelado predictivo permitió identificar nuevos biomarcadores con una prometedora capacidad para diagnosticar la periodontitis.

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Capacidad predictiva de las citoquinas en el fluido crevicular gingival

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.

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