Papel de la microbiota intestinal en la predicción de la eficacia de la cirugía bariátrica

Mucho se ha especulado en estos años sobre el uso real de los datos de microbiota intestinal en la práctica clínica. Ahora un nuevo trabajo señala que podría tener un papel clave en la predicción de la eficacia de la cirugía bariátrica.

En concreto, un equipo del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga y Plataforma en Nanomedicina (IBIMA Plataforma BIONAND), el Hospital Universitario Virgen de la Victoria, y el área de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición del CIBER (CIBEROBN), ha  evaluado el efecto predictivo de la microbiota intestinal en el éxito de la cirugía bariátrica en relación al peso perdido. El estudio se ha publicado en Journal of the American College of Surgeons. Esta es una de las revistas de mayor prestigio mundial en cirugía.

Eficacia de la cirugía bariátrica

Aporta más datos la investigadora Carolina Gutiérrez Repiso, del grupo de Endocrinología Celular y Molecular IBIMA Plataforma BIONAND. “Hemos demostrado que el perfil de microbiota intestinal en el momento previo a la operación influye en la respuesta de pérdida de peso de la cirugía a medio plazo”. En este sentido, sobre la ratio Prevotella/Bacteroides, ha mencionado que “se podría usar como una herramienta predictiva de la pérdida de peso tras cirugía bariátrica”.

El objetivo del estudio fue evaluar si el perfil de microbiota intestinal puede predecir la eficacia de la cirugía bariátrica en pacientes con obesidad mórbida. De esta manera, se estudiaron los casos de 76 pacientes que se sometieron a cirugía bariátrica. Estos se categorizaron en respondedores o no respondedores. En concreto, de acuerdo con la cantidad de peso perdido tras un año de la intervención.

Como insiste Gutiérrez Repiso, “estamos un poco más cerca de entender los factores que intervienen en la respuesta a las intervenciones de cirugía bariátrica”. De esta forma será posible “desarrollar estrategias de medicina personalizada». Estas ayudarán a los  profesionales a identificar los pacientes que van a responder mejor. «Y por tanto a tomar las mejores decisiones”, concluye.

 

 

 

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