Implicaciones diagnósticas de marcadores proteómicos en el síndrome de ovario poliquístico

Objetivos
El síndrome de ovario poliquístico (PCOS, por sus siglas en inglés) es una patología endocrino-metabólica común entre mujeres en edad reproductiva, caracterizada como un trastorno multifactorial influenciado por factores genéticos y ambientales. Actualmente, su diagnóstico se basa en la existencia de al menos dos de los siguientes criterios: hiperandrogenismo clínico o bioquímico, anomalías ovulatorias y morfología ovárica poliquística, descartando otras patologías con síntomas similares. Este estudio tiene como objetivo la detección y clasificación temprana de pacientes con PCOS antes de la aparición de comorbilidades asociadas.
Metodología
Se realizó un estudio proteómico en suero de 27 sujetos divididos por la presencia o no de PCOS y la presencia o no de obesidad. Se consultó la bibliografía existente relacionada con el PCOS de los biomarcadores moleculares que podrían contribuir a la creación de nuevos criterios diagnósticos en el futuro. Se realizó una correlación de las proteínas seleccionadas y las variables clínicas.
Resultados
Se identificó un perfil proteómico, tras la estratificación de las pacientes con un IMC mayor o menor a 30 kg/m², definido por proteínas diferencialmente expresadas de manera significativa en el plasma sanguíneo de mujeres con PCOS. Las más robustamente asociadas al PCOS, independientemente del estado de obesidad, son la subunidad delta de la hemoglobina (HBD), la glicoproteína alfa 1B (A1BG), la proteína fijadora de lipopolisacáridos (LBP), la proteína similar al componente C1r (C1RL), la filamina A (FLNA) y el péptido catiónico antimicrobiano (CAMP). Las variables con asociación leve-moderada con las proteínas candidatas son la edad, los parámetros antropométricos y la menarquia. La androstenediona muestra la mayor y más significativa correlación con todas las proteínas, seguida por el cortisol, la 17-OHP, la prolactina, la LH y la DHEAS.
Conclusiones
A pesar del potencial de los biomarcadores para mejorar el diagnóstico del PCOS, se requieren más investigaciones que permitan desarrollar modelos matemáticos que optimicen la clasificación y detección temprana del síndrome, validando así su utilidad clínica en la práctica médica.
Bibliografía
1. Escobar-Morreale HF. Polycystic ovary syndrome: definition, aetiology, diagnosis and treatment. Nat Rev Endocrinol. 2018;14(5):270–84. Disponible en: https://doi.org/10.1038/nrendo. 2018.24 2. Azziz R. Polycystic ovary syndrome. Obstet Gynecol. 2018;132(2):321–36. Disponible en: https://doi.org/10.1097/AOG.0000000000002698