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8 de octubre de 2026 - Información general

Nueva herramienta computacional para mejorar la predicción del impacto genético en la diabetes y la obesidad

Investigadores del Hospital del Mar Research Institute y del Institut Cochin de París han desarrollado un nuevo método que mejora la predicción del efecto de variantes del receptor GLP-1, vinculadas a la diabetes y la obesidad.

El receptor GLP-1 es una proteína que responde a GLP-1, una hormona natural que regula los niveles de azúcar en sangre y la sensación de saciedad. Por ello, es diana de los tratamientos más avanzados y utilizados actualmente para la diabetes tipo 2 y la obesidad como, por ejemplo, el Ozempic. Por este motivo, cobra especial importancia conocer cómo la función de este receptor puede variar según los cambios genéticos que se dan en él.

Jana Selent y Marta López Balastegui

De forma natural, cada persona puede presentar diferentes variantes genéticas del receptor GLP-1, conocidas como GLP1R. El riesgo individual de desarrollar diabetes tipo 2 y la variabilidad en la respuesta a los tratamientos puede diferir en función de la presencia de una de ellas. Hasta ahora, determinar si una variante concreta alteraba realmente la función del receptor requería complejos trabajos de laboratorio. Esta situación que puede cambiar gracias al trabajo de un equipo del Hospital del Mar Research Institute (HMRIB) y del Institut Cochin (CNRS/Inserm) de París, que ha desarrollado un nuevo método computacional aplicable a la medicina de precisión, que mejora la capacidad para predecir estos efectos, bautizado como GPCR^vp. Sus conclusiones se publican en la revista Diabetologia.

Este nuevo método combina predictores basados en inteligencia artificial ya existentes, entre ellos AlphaMissense y REVEL, con información sobre la estructura tridimensional del receptor, las características de su membrana y su dinámica molecular. Durante su evaluación, GPCR^vp mostró una mayor concordancia con las mediciones de laboratorio y redujo aproximadamente en un 78% las predicciones de falsos positivos en los conjuntos de validación en comparación con AlphaMissense. A la vez, los investigadores utilizaron con éxito la nueva herramienta para predecir el impacto funcional de 174 variantes humanas adicionales de GLP1R.

Como explica la Dra. Jana Selent, coordinadora del Grupo de investigación en descubrimiento de fármacos basados en receptores acoplados a proteínas G (GPCR drug discovery Group) del HMRIB, "estos resultados sugieren que incorporar las características biológicas específicas de esta familia de receptores acoplados a proteínas G puede mejorar la interpretación de la variación genética humana". Al mismo tiempo, Marta López Balastegui, primera autora del estudio, considera que "enfoques como GPCR^vp podrían ayudar a investigadores y profesionales clínicos a comprender mejor cómo la variación genética de cada persona puede influir en la función del receptor GLP-1 y, potencialmente, contribuir a estrategias más personalizadas para el abordaje de la diabetes y la obesidad".

Aunque esta herramienta se ha validado inicialmente en el receptor GLP-1, el marco metodológico desarrollado es aplicable a toda la familia de este tipo de receptores y otras proteínas de membrana implicadas en enfermedades humanas.

Artículo de referencia

Lopez-Balastegui, M., Lian, S., Gao, W. et al. The GPCR^VP score reliably predicts the impact of GLP1R human variants on receptor function. Diabetologia (2026). https://doi.org/10.1007/s00125-026-06859-3