INTRODUCCION
La disminución de la movilidad general y el incremento de las dificultades para caminar son signos preliminares de fragilidad y discapacidad en personas mayores. Una movilidad limitada conlleva frecuentemente un empeoramiento del estado de salud, la pérdida progresiva de independencia y, en definitiva, una reducción de la esperanza de vida1-7.
Si bien las limitaciones en movilidad y la aparición de discapacidad son fenómenos relacionados con el envejecimiento, su inicio y evolución no son ni inevitables ni uniformes8. Ello se apoya en la observación frecuente en la práctica clínica de mayores que mantienen su movilidad en buen estado a pesar de tener hábitos muy sedentarios, mientras otros no alcanzan un rendimiento físico aceptable aunque se ejercitan habitualmente.
Una parte de la investigación en geriatría y gerontología de la última década se ha dedicado precisamente al estudio de estas diferencias en movilidad y discapacidad entre las personas mayores. Trata así de dar a conocer sus causas e implicaciones clínicas, es decir hasta qué punto estas diferencias se deben a factores inherentes a la constitución física y fisiológica individual (o factores genéticos), a agentes externos (ambiente o comportamiento) o a la interacción de ambas influencias, las genéticas y las ambientales. Ello ha introducido en la investigación gerontológica métodos específicos de epidemiología genética y genética molecular. Un ejemplo de ellos son los estudios de hermanos gemelos, que permiten analizar la influencia relativa de la base genética individual (o genotipo) en la expresión de un determinado carácter físico o psicológico (o fenotipo).
El propósito del presente artículo es presentar una muestra de la investigación desarrollada al respecto en el Finnish Twin Study on Aging (FITSA) (en español, Estudio de Gemelos Finlandeses sobre Envejecimiento). El FITSA es una compleja investigación basada en la observación de determinados rasgos físicos y psicológicos en hermanas gemelas con el objetivo principal de dilucidar la influencia relativa de los genes y el ambiente en el estado de movilidad y discapacidad de las mujeres mayores. Este estudio tiene su base científica en el Departamento de Ciencias de la Salud de la Universidad de Jyväskylä (Finlandia) (profesora responsable: Dra. Taina Rantanen).
Descripción metodológica de FITSA
Reclutamiento de participantes
Se reclutó a las participantes en el estudio FITSA a partir del Registro Nacional de Hermanos Gemelos de Finlandia (Finnish Twin Cohort Study)9. Ese registro, con base científica en el Departamento de Salud Pública de la Universidad de Helsinki (profesores responsables: Dr. Jaakko Kaprio y Dr. Marku Koskenvuo), consistió en una monitorización de parámetros relacionados con el estado físico y de salud en diferentes cohortes de hermanos y hermanas gemelos nacidos y residentes en el territorio de este país nórdico. La monitorización comenzó en 1975. En su inicio (o línea-base) el registro contó con información de 13.888 pares de gemelos del mismo sexo, nacidos antes de 1954, que se ha actualizado con cierta periodicidad durante los últimos 30 años. La cigosidad de los participantes fue determinada inicialmente a partir de un cuestionario validado al efecto; de tal modo, los hermanos gemelos eran clasificados en monocigóticos (MZ), dicigóticos (DZ) o con cigosidad incierta (XZ). Este método categorizó al 92,7% de los participantes como MZ o DZ, con una probabilidad de error del 1,7%10,11.
Entre los gemelos que fueron registrados en 1975 se hallaba un subgrupo de 1.260 pares de hermanas gemelas nacidas entre 1924 y 1937. De este subgrupo, se invitó a participar en el estudio FITSA a 178 pares de gemelas MZ, 212 DZ y 24 XZ, seleccionadas considerando únicamente su edad y cigosidad. Para participar en el estudio FITSA fue requisito indispensable que ambas hermanas del par estuviesen de acuerdo en participar. De las invitadas inicialmente, hubo quien no quiso participar (en pares: 50 MZ, 51 DZ y 5 XZ), se encontraban en mal estado de salud (28 MZ, 52DZ y 5DZ) o habían fallecido durante el período posterior a la última actualización del registro de gemelos (2 MZ, 3 DZ y 1 XZ). Como resultado, 98 pares de MZ, 106 DZ y 13 XZ consintieron participar en el estudio. La cigosidad de todos los pares de gemelas en el estudio FITSA se comprobó finalmente mediante una batería de 10 marcadores genéticos altamente polimórficos. La muestra final consistió en 434 hermanas gemelas, divididas en 102 pares MZ y 115 DZ.
Tres años más tarde se invitó a todos los participantes en la línea-base a realizar un seguimiento de su estado en los laboratorios. Sin embargo, 8 pares rehusaron participar, 7 personas habían fallecido y 106 personas participaron únicamente respondiendo a cuestionarios. De este modo, 145 gemelas MZ y 168 gemelas DZ participaron de nuevo en el mismo protocolo de evaluación.
Mediciones
El protocolo de evaluación fue igual tanto en la línea-base como en el primer seguimiento 3 años más tarde. Las hermanas gemelas participantes llegaron de toda Finlandia a la ciudad de Jyväskylä, situada en el centro del país, una día antes de su concurso en el protocolo de mediciones. La noche previa fueron hospedadas en un hotel. A la mañana siguiente, ambas hermanas debían presentarse juntas en los laboratorios del Departamento de Ciencias de la Salud de la Universidad de Jyväskylä, donde se les examinaría a lo largo del día.
Inicialmente, se comprobó el estado de salud de las participantes en un examen médico de unos 45 min. El examen incluyó, por ejemplo, la evaluación de la presión arterial, el electrocardiograma y extracción de sangre. Se confirmó además el diagnóstico previo de enfermedades crónicas, así como la medicación en ese momento. Adicionalmente, las participantes contestaron a un cuestionario de preguntas estructuradas en relación con su estado socioeconómico y nivel educativo, estilo de vida, actividades de la vida diaria y dificultades, capacidad cognitiva, síntomas depresivos y estado de salud general percibido.
A continuación, las gemelas realizaron diferentes pruebas entre las que se encontraban una evaluación de la composición corporal (prueba de impedancia bioeléctrica)12, la masa ósea (densitometría de fotón simple SPA)13, la fuerza y potencia muscular (dinamometría isométrica en piernas y manos, potencia muscular en piernas)14,15, la función respiratoria (espirometría eléctrica), la función sensorial (agudeza visual y audiometría)16, el equilibrio postural (plataforma de equilibrio)17,18, la velocidad psicomotriz (movimiento de la mano y el pie, pruebas de reacción en extremidades superiores e inferiores)17 y el rendimiento en actividades multitareas (evaluación de caminar o equilibrio realizando al mismo tiempo una actividad mental diferente)17. Se evaluó además la capacidad funcional de las participantes mediante pruebas de máxima velocidad al caminar (máxima velocidad en 10 m)19,20, resistencia al caminar (distancia máxima alcanzada en 6 min)21 y capacidad de subir un escalón de entre 10 y 60 cm. Una descripción más precisa de cada prueba puede revisarse en los diferentes artículos publicados hasta ahora en FITSA.
Todas las participantes dieron consentimiento por escrito previamente a las evaluaciones y tras ser cuidadosamente informadas acerca del estudio y su participación. El estudio FITSA fue aprobado por el comité de ética del Hospital Central del Distrito Centro de Finlandia.
Metodología de análisis
Los datos obtenidos en el estudio FITSA pueden analizarse de varias maneras en función del objetivo perseguido. Cuando se pretende conocer la importancia relativa de los factores genéticos y ambientales en un determinado fenotipo, es necesario utilizar análisis de genética cuantitativa. La genética cuantitativa es una metodología científica en expansión apoyada fuertemente en el desarrollo de conocimientos matemáticos, estadísticos y bioinformáticos. Entre sus técnicas se encuentran, por ejemplo, el análisis comparativo de coeficientes de correlación intraclásica y el modelado con ecuaciones estructurales. Cuando el objeto de estudio es la importancia de un determinado factor de riesgo en una población controlando las influencias genéticas, se utiliza el método de control del cogemelo (o co-twin control). Adicionalmente, los datos del FITSA pueden utilizarse sin considerar la condición de gemelos de sus participantes. Se realiza así un análisis de carácter epidemiológico, a modo de estudio de casos y controles, aunque se precisan ciertos ajustes estadísticos debido al hecho de que las observaciones pertenecen a hermanas gemelas que conforman un par.
Análisis básicos de genética cuantitativa y estimación de la heredabilidad
El análisis primario de los datos derivados del estudio clásico de gemelos que han crecido juntos forman la base de la genética cuantitativa22. Existen 2 tipos de gemelos: MZ y DZ. Los primeros surgen como consecuencia de la división de un solo cigoto en dos, en un momento muy temprano del desarrollo embrionario. Por el contrario, los gemelos DZ surgen a partir de la liberación simultánea de 2 óvulos distintos en un mismo ciclo ovárico, y de su posterior fertilización por parte de 2 espermatozoides distintos. Los hermanos MZ comparten el 100% de sus genes y, por tanto, las diferencias que podamos observar entre ellos después del nacimiento se deberán sólo a factores ambientales (variables externas físicas o relacionadas con determinados comportamientos). Sin embargo, los DZ sólo comparten el 50% de su genotipo, y las diferencias entre los hermanos se deberán tanto a sus genes segregados comunes como al entorno que les rodea.
De este modo, el estudio comparado de la similitud entre hermanos MZ y DZ en un determinado fenotipo permite estimar la importancia relativa de factores genéticos o ambientales en el mismo. En general, cuando los gemelos MZ presentan una mayor tasa de similitud que la de los DZ, se considera que hay evidencias a favor de una contribución genética importante al fenotipo estudiado. La relación interna entre hermanos gemelos en el par es analizada estadísticamente a través de coeficientes de correlación intraclase o de índices de correlación canónica. A partir de esta información se puede conocer la heredabilidad (por convenio, h2) de un fenotipo, es decir, la importancia relativa de la variabilidad causada por los genes. Para ello, se puede utilizar la fórmula siguiente:
h2 = 2 * (rMZ rDZ)
siendo rMZ la correlación entre hermanos gemelos MZ, y rDZ la correlación entre gemelos DZ en una variable determinada. La heredabilidad suele expresarse como porcentaje. Una heredabilidad cercana a 0 significa que la variabilidad debida a los genes tiene poca o nula acción en el fenotipo bajo estudio y, por tanto, las diferencias entre sujetos en ese fenotipo se deben principalmente a factores ambientales o estocásticos, mientras que si se acerca a 100 se considera que los factores genéticos son el determinante principal del fenotipo22.
Esta forma de cálculo de la heredabilidad mantiene algunas limitaciones, por lo que habitualmente se realizan análisis más precisos a partir de la varianza y la covarianza entre gemelos. Se asumen así 3 fuentes potenciales de variabilidad interpersonal en un fenotipo: factores genéticos (por convención, bajo la letra A), factores ambientales que han sido común a los dos hermanos gemelos (letra C), y factores ambientales específicos o no compartidos entre hermanos (letra E). Para estimar estas influencias A, C y E, se analiza estadísticamente la varianza en el fenotipo. Se considera que la varianza total para un determinado fenotipo (Vp) resulta ser la suma de la varianza debida al efecto añadido de numerosos genes (o varianza genética), al efecto del ambiente común a los dos hermanos gemelos, y al efecto del ambiente individual de cada hermano gemelo24. Atendiendo a las relaciones entre hermanos gemelos según su cigosidad (MZ o DZ), la varianza y covarianzas entre pares de gemelos se describen como:
Vp = A + C + E
Cov (MZ) = A + C
Cov (DZ) = 0,5 * A + C
La figura 1 expone de forma gráfica las relaciones entre hermanos según su cigosidad. Los parámetros A, C y E que componen la varianza de un fenotipo son habitualmente estimados a través de complejos modelos de ecuaciones estructurales. En esta técnica se analiza la información disponible de la covarianza gemelo-cogemelo de tal manera que se comparan matrices de varianza-covarianza observadas y esperadas para estimar cada uno de estos parámetros (A, C y E) utilizando métodos de maximun-likelihood25. Para que los resultados de estos análisis sean admisibles deben ser no sólo estadísticamente correctos, sino además confluir y sostenerse sobre el conocimiento biológico que se tiene hasta el momento sobre el fenotipo estudiado. Suelen dar lugar a modelos que incluyen relaciones representadas con flechas (similares al representado en la figura 1).
Figura 1.Modelo teórico de relaciones entre hermanos gemelos. Modelo teórico de relaciones internas en un par de hermanos gemelos monocigóticos (MZ) y dicigóticos (DZ) que han crecido juntos para un fenotipo dado; rg hace referencia a la correlación entre la base genética aditiva (A) de ambos hermanos. Mientras los hermanos MZ comparten un 100% de la base genética (rgMZ = 1), los hermanos DZ comparten un 50% (rgDZ = 0,5); rc hace referencia a la correlación entre factores ambientales compartidos entre hermanos (C). Tanto para hermanos MZ como DZ que han crecido juntos, los factores ambientales compartidos se suponen que correlacionan un 100% (rcMZ = 1,00 y rcDZ = 1,00). No existe relación entre los factores ambientales individuales o específicos de cada sujeto (E).
Los análisis con modelos de ecuaciones estructurales pueden extenderse de varias maneras. Es posible evaluar no sólo el efecto aditivo de numerosos genes dispuestos a lo largo de diferentes cromosomas, sino además estimar el efecto de la variabilidad debida a la dominancia genética26. Este análisis permite también la estimación de la heredabilidad de un fenotipo que resulta ser dicotómico, como por ejemplo la «presencia o no de determinada enfermedad o discapacidad», siempre y cuando se asuma que la susceptibilidad en la población a esa enfermedad sigue una distribución normal27,28. Si se estratifica la muestra de acuerdo con la exposición o no a un determinado factor ambiental es posible, además, estimar las interacciones genotipo-ambiente29. Por último, mediante el análisis genético multivariable cabe estimar las causas subyacentes a las relaciones entre diferentes fenotipos, así como valorar la evolución de influencias genéticas a lo largo del proceso de envejecimiento y determinar su posible responsabilidad en los cambios observables con la edad30. Recientemente se ha producido un importante desarrollo de todos estos procedimientos estadísticos que han permitido análisis aún más complejos como, por ejemplo, el análisis secuencial de cohortes de gemelos, el modelado con factores aleatorios o la aplicación de modelos de crecimiento latente (latent growth models)30-32.
RESULTADOS
Los participantes en el estudio FITSA en la línea-base fueron mujeres residentes en la comunidad capaces de moverse de forma independiente. La mitad de la muestra fue clasificada como moderadamente activa, el 28%, como sedentaria, y el 22%, como activa (según la escala Grimby33). La tabla 1 resume algunas de las principales características estudiadas hasta ahora. La prevalencia de afecciones como asma (8%), enfermedad cardiovascular (12%), enfermedad cerebrovascular (7%), diabetes (6%) y osteoartritis de rodilla (29%), cadera (14%), pie y tobillo (12%) no fue estadísticamente diferente entre gemelas MZ y DZ. El análisis de la medición reveló que el 22% de las participantes seguía una terapia de reposición hormonal y el 4% usaba corticoides, entre otros medicamentos.
Influencia genética en fuerza y potencia muscular
La fuerza isométrica y la potencia muscular son dos parámetros neuromusculares que predicen el estado funcional en personas mayores34,35. Fuerza y potencia muscular en personas mayores presentan habitualmente una alta correlación36, aunque existe un conocimiento limitado de su causa. Estudios previos han mostrado influencias genéticas moderadas que explican las diferencias en potencia muscular en la extensión de rodilla37, en fuerza de prensión manual32,37-39 y en fuerza isométrica de los músculos extensores de la rodilla37. No obstante, Tiainen et al40 han realizado un análisis del estudio FITSA utilizando técnicas de modelado genético multivariado que han sugerido que la relación entre fuerza isométrica y potencia muscular se debe, en parte, a un mismo grupo de genes que explican el 48% de las diferencias en fuerza máxima isométrica de los músculos extensores de la rodilla y el 32% de las diferencias en potencia muscular de los músculos extensores de la rodilla en mujeres mayores. Se encontró asimismo que el 14% de las diferencias entre mujeres mayores en fuerza máxima isométrica de presión manual se debe a los mismos factores genéticos implicados en la fuerza máxima isométrica de la rodilla15.
Influencia genética en equilibrio postural y actividades multitarea
El control postural en estas actividades motrices en ocasiones se ve comprometido con el incremento de la edad41, dando lugar a golpes o caídas más o menos frecuentes. La información previa disponible sobre la influencia genética en el equilibrio postural era muy limitada. Tan sólo un estudio de hermanos gemelos mayores de 65 años había indicado que los genes tenían una influencia mínima o inexistente en la capacidad de permanecer en pie en 3 posiciones diferentes durante un tiempo determinado, evaluada a partir de la apreciación visual de un examinador8.
Análisis recientes del estudio FITSA desarrollados por Pajala et al42 han proporcionado información novedosa al respecto. Utilizando los registros obtenidos en una plataforma de fuerza diseñada para medir el equilibrio, se encontró que la influencia de los genes era moderadamente responsable (35%) de la variabilidad interindividual en equilibrio corporal. Se encontró además una influencia genética bastante modesta (14%) en el equilibrio estático en posición vertical con ojos abiertos, y algo más moderada (28%) en el equilibrio estático en posición vertical realizando una actividad manual43. La mayor influencia genética se halló en parámetros de oscilación anteroposterior en equilibrio estático (51%)42. Pajala et al han sugerido también que un mismo grupo de genes explicaba el 19 y el 12% del rendimiento en pruebas de caminar realizando actividades manuales y realizando actividades verbales a la vez, respectivamente44. La influencia más importante en ambas pruebas provenía por tanto de factores ambientales.
Se investigó adicionalmente en el estudio FITSA la posible influencia genética en la susceptibilidad a sufrir caídas en la vida diaria en mujeres mayores. Durante un año las gemelas participantes reportaron mensualmente las caídas sufridas, así como otros parámetros relacionados con el lugar y la causa. Se contabilizaron 434 caídas en un año, con 91 mujeres que sufrieron 2 o más caídas45. Aunque en este estudio no se pudo determinar de manera concluyente la influencia genética, los resultados permitieron constatar que la principal influencia provenía de factores relacionados con el ambiente. De este modo, influencias ambientales específicas a cada participante explicaron el 65% de la susceptibilidad a caer alguna vez, el 80% de la susceptibilidad a caer y sufrir daño físico, y el 60% de la susceptibilidad a caer recurrentemente (dos o más caídas en un año)45.
Influencias genéticas en la capacidad para caminar
La información previa sobre la posible influencia genética en la habilidad de caminar era escasa. Tan sólo un estudio paralelo al estudio FITSA, realizado por Carmelli et al8 en el año 2000 con hermanos gemelos, reportó influencias genéticas moderadas en la habilidad para caminar una distancia de 7 m a la velocidad elegida por cada participante.
Con la intención de avanzar en este conocimiento, se han realizado varios análisis del estudio FITSA. Ortega-Alonso et al46 pudieron determinar, en primer lugar, que en mujeres mayores más o menos sanas existía una influencia moderada de los genes, tanto en máxima velocidad al caminar (prueba de velocidad máxima en caminar 10 m) como en la capacidad de resistencia al caminar (pruebas de máxima distancia recorrida en 6 min). Se señaló además que había un grupo muy sustancial de influencias genéticas compartidas entre los rendimientos de velocidad y resistencia al caminar.
En análisis posteriores, Ortega-Alonso et al47 examinaron la evolución de estas influencias genéticas durante un período de 3 años. Se pudo observar que mientras las influencias genéticas en velocidad al caminar se mantenían relativamente estables (en torno al 60%), hubo un incremento en las de resistencia al caminar (del 47 al 61%). Los resultados sugirieron, además, que alrededor de un cuarto de los genes implicados en velocidad y resistencia variaron durante este período de seguimiento. Ello sugiere un incremento de la variabilidad genética durante el envejecimiento, lo cual se muestra en sintonía con estudios previos en fenotipos relacionados30.
Teniendo en cuenta que la obesidad y las limitaciones en la movilidad coexisten a menudo en personas mayores17, Ortega-Alonso et al48 han realizado análisis recientes del estudio FITSA para precisar la posible relación genética entre la cantidad de tejido adiposo corporal y la capacidad de caminar. Tanto la adiposidad corporal como la habilidad de caminar se encuentran genéticamente determinadas, y a priori es posible, por tanto, que parte de esos genes expliquen esa relación. Esta hipótesis fue confirmada en resultados preliminares recientes que han sugerido que un 70% de la relación entre los fenotipos de caminar y adiposidad corporal se debe a influencias genéticas48. Adicionalmente, se observó que alrededor del 40% de los genes que influyen en la habilidad de caminar determina, a su vez, la cantidad de tejido adiposo corporal.
DISCUSION
Los resultados del estudio FITSA han indicado principalmente la existencia de una influencia genética moderada en diferentes fenotipos relacionados con la movilidad de las mujeres mayores (tabla 2). Mientras las pruebas relacionadas con el equilibrio postural han permitido apreciar una influencia genética menor, las medidas de capacidad de caminar, fuerza y composición corporal han mostrado de forma más clara esta influencia derivada de los genes. Los resultados también han sugerido que algunos de los fenotipos estudiados comparten influencias genéticas entre sí, lo cual sugiere la intermediación de mecanismos fisiológicos subyacentes, comunes a varios fenotipos y que se encuentran bajo un notable control genético.
Una de las principales ideas que sostienen estos resultados es que las variables observadas están determinadas por la acción sumada de múltiples genes posicionados en diferentes lugares del genoma. En la actualidad, hay numerosos estudios paralelos que profundizan en la acción de genes considerados clave en los genotipos afines. Sus resultados suponen pequeños pasos en la investigación genética, aunque resultan fundamentales para entender los mecanismos potencialmente implicados en estas influencias genéticas. De este modo, por ejemplo, la presencia del alelo s en el polimorfismo sp1 del colágeno α1 de tipo 1 se ha asociado con grados de fuerza reducidos en mujeres de 70 años49. Asimismo, se han observado los efectos diferenciadores sobre la fuerza muscular en mujeres mayores de varios polimorfismos del gen IGF2, de tal manera que los individuos adultos y mayores homocigóticos para el alelo A en el locus IGF2 ApaI muestran grados de fuerza reducidos comparados con aquellos homocigóticos para el alelo G50.
No obstante, estas influencias genéticas no deben entenderse de forma aislada, sino en su interacción entre ellas mismas y con factores ambientales. Ejemplos de ello son los genes clave PGC-1α y PGC-1β, implicados en el metabolismo celular de la glucosa y los triglicéridos en el músculo. Se conoce que la expresión deficiente del gen PGC-1α se encuentra ligada a la diabetes y la obesidad51. La actividad física frecuente induce la activación de este gen que coordina la acción sinérgica de otros, lo que resulta en un efecto moderador del metabolismo celular52. Se han sugerido detonantes adicionales (como la edad) que podrían modular o determinar la actividad de estos genes53.
La mayoría de los resultados del estudio FITSA indica que la principal fuente de influencia eran los factores ambientales específicos para cada individuo (p. ej., el 52-58% para las medidas de fuerza isométrica de prensión manual y extensión de la rodilla)15. Entre estos factores ambientales se encuentran, por ejemplo, la actividad física o el estado nutricional, cuyos efectos sobre la movilidad y la condición física de los mayores son ampliamente conocidos.
Es importante tener en cuenta que los factores genéticos pueden tanto proteger como predisponer a las limitaciones en la movilidad. De este modo, algunas personas pueden tender genéticamente hacia la robustez y otros hacia la fragilidad. No obstante, como los genes interaccionan con factores ambientales, cada persona puede responder de manera diferente a la actividad física habitual o al sedentarismo también en función de su predisposición genética. Consecuentemente, ciertas personas podrían beneficiarse más de programas de intervención de actividad física que otras. Aunque en la práctica clínica sería interesante disponer de herramientas que permitan reconocer esta predisposición para una ubicación óptima de los recursos disponibles, en el momento actual los conocimientos sobre el genoma humano son muy limitados y resulta imposible discernir si una persona está en riesgo de sufrir discapacidad debido a su base genética. Por tanto, el reconocimiento y la modificación de los factores ambientales clave, como la actividad física, resultan ser la mejor aproximación a la hora de mejorar la movilidad de las personas mayores y permitir una vida independiente duradera en la comunidad.
La mayoría de los estudios previos al estudio FITSA sobre factores genéticos en la capacidad funcional se han fundamentado en cuestionarios, con un sesgo potencial en sus resultados8. Los resultados del estudio FITSA se ven fortalecidos por el hecho de que están fundamentados en pruebas de rendimiento físico. No obstante, es importante reseñar que estos resultados se han obtenido a partir de una muestra de hermanas gemelas mayores sin discapacidades físicas severas. Si bien los datos permiten obtener conclusiones a partir de mujeres con limitaciones leves o moderadas en movilidad o en estadios tempranos de desarrollar discapacidad, su extrapolación a otros grupos de población más joven, a varones o a personas en peor estado de salud o de capacidad funcional debe realizarse con precaución.
En conclusión, los resultados del estudio FITSA han proporcionado información novedosa acerca de una influencia genética moderada en la movilidad y la capacidad funcional de personas mayores. No obstante, la modificación de los factores ambientales, como la dieta y la actividad física, es un elemento clave para el mantenimiento óptimo de la salud y la movilidad durante un mayor tiempo a lo largo de la vida.
Correspondencia: Dr. A. Ortega-Alonso.
Department of Health Sciences, University of Jyväskylä, PO Box 35 (Viveca), 40014, Jyväskylä, Finland.
Correo electrónico: alfredo.ortega@sport.jyu.fi
