Europa Press
22 mar 2023. 19.01H
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MADRID, 22 (EUROPA PRESS)

Un equipo de investigación del Instituto de Salud y Tecnología Médica de los Institutos de Ciencias Físicas de Hefei de la Academia China de Ciencias han descubierto una forma rápida y no invasiva de detectar la diabetes tipo 2, a saber, oler la acetona en la orina.

La diabetes de tipo 2 (DMT2) representa más del 90 por ciento de los casos confirmados de diabetes. Se ha convertido en una enfermedad metabólica frecuente y se prevé que afecte a 380 millones de personas en todo el mundo en 2025. En la actualidad, las pruebas diagnósticas utilizadas clínicamente se basan principalmente en la glucosa plasmática en ayunas (FPG), la prueba de tolerancia oral a la glucosa (OGTT) y la hemoglobina glucosilada A1c (HbA1c). Aunque estos métodos tienen una gran precisión, todos ellos son pruebas invasivas basadas en la detección en sangre.

Con una espectrometría de masas con reacción de transferencia de protones (PTR-MS) de desarrollo propio, estos investigadores detectaron con éxito compuestos orgánicos volátiles en la orina de pacientes con diabetes tipo 2, y han publicado los resultados en 'Talanta'. La investigación se basó en la detección de acetona urinaria mediante PTR-MS.

La acetona en orina es una de las cetonas producidas por el metabolismo de las grasas. Debido a la insuficiente utilización y almacenamiento de glucosa en sangre, los pacientes con diabetes tipo 2 aceleran el metabolismo de la acetona urinaria. En este estudio, los investigadores reclutaron a 180 pacientes con diabetes tipo 2 y 180 voluntarios sanos para un estudio multicéntrico.

Se estableció un modelo de diagnóstico con una precisión del 81,3 por ciento (sensibilidad: 73,3%, especificidad: 89,3%). El modelo se verificó en los otros dos centros, y los resultados fueron similares. Además, la precisión de este método fue equivalente al método de diagnóstico utilizado en la clínica.

"Olfatear la diabetes tipo 2 a través de la acetona urinaria es seguro, no invasivo, rápido y preciso", ha apuntado el primer autor del artículo, XU Wei. "Esperamos que el método pueda servir de referencia para el cribado y diagnóstico de la diabetes tipo 2", ha concluido.

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