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Puede tener utilidad diagnóstica, pronóstica o resultar útil para monitorizar la evolución de una enfermedad. A estos signos se les presupone un alto valor predictivo. Diversos organismos consideran una prioridad el desarrollo de biomarcadores y han puesto en marcha iniciativas que persiguen el desarrollo de los mismos, como <span class="elsevierStyleItalic">Transformation Initiative</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Health Biomarkers Consortium</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Se considera esencial que la utilidad de estas herramientas se valore en términos de sensibilidad, especificidad y valor predictivo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los últimos años, una literatura creciente considera que la OCT puede convertirse en un marcador de neurodegeneración. En el caso de la esclerosis múltiple no hay duda de su valor, pero en el caso de las enfermedades de Parkinson, Alzheimer y demás patología neurodegenerativa su utilidad es mucho más dudosa. Sin embargo, la mayor parte de la literatura valora de forma muy positiva esta tecnología, prestando muy poca atención a las importantes limitaciones existentes.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un problema importante es que, en los artículos originales, las diferencias entre sanos y enfermos habitualmente se expresan atendiendo únicamente a su significación estadística, sin calcular el valor predictivo de determinados puntos de corte, ni tener en cuenta la relevancia biológica de las diferencias detectadas ni el impacto de la dispersión en las mismas. Es llamativo que ni siquiera las revisiones señalen habitualmente estas limitaciones. Por poner un ejemplo, un metaanálisis reciente que concluía de forma positiva acerca de la utilidad de los espesores retinianos totales y de la capa de fibras nerviosas peripapilar para la enfermedad de Parkinson, encontraba una diferencia de espesor medio de 2,70<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>micras en la retina central entre pacientes de Parkinson y controles sanos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. La retina central tiene un espesor de unas 260<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>micras, y la dispersión de los estudios incluidos se situaba entre 20 y 30<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>micras. Quiere esto decir que si hacemos el ejercicio clásico de dibujar las curvas de distribución de enfermos y controles, suponiendo normalidad, dada la escasa diferencia y la alta dispersión, el resultado sería dos curvas que se solaparían por completo, y resultaría imposible encontrar ningún punto de corte que permitiera diferenciar sanos y enfermos. Resulta sorprendente que se pueda afirmar que una diferencia del 1% (2,7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>micras en una estructura que tiene 260<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>micras) pueda resultar útil para discriminar algo. ¿Aceptaríamos que el nivel de hemoglobina es un buen parámetro para diferenciar a sanos y enfermos de una enfermedad hematológica porque los sanos tenían un nivel de hemoglobina de 10,1 y los enfermos de 10? En este mismo metaanálisis, en la capa de células ganglionares, las diferencias calculadas eran algo mayores, del orden de 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>micras en una estructura que tiene un espesor de unas 80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>micras y con una desviación típica del orden de 10. Aunque la magnitud de la diferencia es mayor, otra vez la dispersión anula por completo la validez de este parámetro como método útil para diferenciar sanos y enfermos. Parece que autores y revisores nos hemos dejado deslumbrar por la modernidad de la tecnología y hemos perdido el sentido común de considerar antes que nada la magnitud de las diferencias biológicas.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos estudios habitualmente comparan los pacientes afectos de estas enfermedades degenerativas con controles sanos, y por ello el problema se acentúa aún más en la vida real, en la que la técnica debería ser capaz de diferenciar sujetos enfermos de una determinada enfermedad dentro de un <span class="elsevierStyleItalic">pool</span> que contiene sujetos sanos y también otros afectos de diversas enfermedades que también modifican los espesores retinianos.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Haciendo una búsqueda muy rápida, podemos constatar que en los últimos años han aparecido artículos que relacionan los espesores retinianos con enfermedades tan diversas como la fibromialgia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>, la obesidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> y el síndrome metabólico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>, la insuficiencia renal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>, y con diversas exposiciones como el bajo peso al nacer y la prematuridad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>, la contaminación ambiental<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>, la medicación antihipertensiva, la hipertensión materna durante el embarazo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, el consumo de anticonceptivos orales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> o el déficit de vitamina<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>D<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>, o incluso la inhalación pasiva del humo del tabaco<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>. Si los espesores retinianos tienen unos condicionantes tan multifactoriales, la pregunta que surge inmediatamente es qué valor predictivo pueden tener estas mediciones para diagnosticar una enfermedad concreta.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este momento, la cuantificación de los grosores retinianos con OCT se ha convertido en un marcador de todo y nada. Por desgracia, cada vez que se publica un nuevo artículo que correlaciona los grosores retinianos con una nueva enfermedad, esta tecnología pierde valor como herramienta para predecir todo lo que previamente creíamos que predecía. Parece cada vez más claro que el grosor retiniano no es un marcador específico del estado de salud ocular, ni siquiera de neurodegeneración, sino, en un sentido más amplio, del estado de salud general del individuo. Es posible que la pérdida de espesor retiniano puede ser tan inespecífica como la anemia asociada a proceso crónico. No es descartable que la asociación con las enfermedades neurodegenerativas sea indirecta y vaya mediada en gran medida por la repercusión que toda enfermedad crónica tiene en el estado de salud general.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En resumen, la medida de los espesores retinianos solo cumple parcialmente la definición de lo que es un biomarcador. Es verdad que estos espesores se pueden cuantificar de forma precisa y reproducible, pero los cambios descritos en las enfermedades neurodegenerativas (excluyendo la esclerosis múltiple) no tienen probablemente ni la magnitud ni la especificidad necesarias para poder considerar que estos parámetros son biomarcadores de neurodegeneración.</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Financiación</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Conflicto de intereses</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:3 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Financiación" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 2 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:14 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0075" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "What are biomarkers?" 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2023 Octubre | 1 | 0 | 1 |
2023 Marzo | 6 | 2 | 8 |
2023 Febrero | 1 | 0 | 1 |
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2022 Junio | 51 | 10 | 61 |