Un estudio con IA revela por qué tu cuerpo decide dónde guardar grasa
Un estudio con inteligencia artificial revela que la genética define dónde acumulamos grasa y cómo influye en enfermedades como la diabetes.
¿Te has preguntado por qué acumulas grasa justo ahí? Seguramente has notado que, aunque sigas la misma dieta que alguien más, tu cuerpo decide guardar "reservas" en el abdomen, mientras que otros lo hacen en las caderas, en los glúteos o en la piernas, una reciente investigación podría explicar esto.
Una nueva investigación desarrollada por equipos del University of Texas y el Tecnológico de Monterrey plantea que no es solo cuánta grasa acumulamos, sino en qué parte del cuerpo se almacena lo que determina el riesgo metabólico.
El estudio, liderado por el investigador Vagheesh Narasimhan, utilizó inteligencia artificial y análisis genómicos para entender cómo la distribución de grasa responde a factores biológicos profundos, especialmente la genética y la ancestría.
Un análisis basado en 100 mil perfiles genéticos de México
La investigación se apoyó en una base de datos conocida como OriGen, una iniciativa del Tec de Monterrey para examinar a la población mexicana, que incluye información de más de 100 mil muestras y analiza cientos de variables relacionadas con la salud. Este volumen de datos permitió observar patrones que antes eran difíciles de identificar con métodos tradicionales.
El uso de herramientas digitales avanzadas ayudó a los investigadores construir modelos detallados sobre cómo distintos factores influyen en el cuerpo humano. Además, se desarrolló un sistema que facilita detectar errores y comparar datos médicos complejos en tiempo real.
Uno de los elementos clave del estudio es el uso de modelos avanzados de inteligencia artificial, que permitieron procesar grandes volúmenes de información médica. Estas herramientas no solo se utilizaron para organizar datos, sino también para generar modelos predictivos.
Entre sus principales funciones se encuentran:
- Estandarización de enfermedades para comparar datos entre pacientes
- Detección de inconsistencias en registros clínicos
- Conversión de códigos médicos en información útil para análisis
Este enfoque permitió a los investigadores avanzar hacia sistemas de diagnóstico más precisos y personalizados.
La grasa visceral y su relación con la diabetes
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio se centra en la grasa visceral, es decir, la que se acumula en el abdomen. Según los resultados, este tipo de grasa está fuertemente asociado con el desarrollo de diabetes, aunque no necesariamente con otras enfermedades como la hipertensión o problemas cardiovasculares en ciertos grupos.
Esto implica que dos personas con el mismo peso pueden tener riesgos de salud distintos dependiendo de dónde se almacena la grasa en su cuerpo. La investigación sugiere que esta distribución está influenciada por tipos celulares específicos y factores genéticos.
Nuevas formas de medir la grasa corporal
Para trasladar estos hallazgos a la práctica, el equipo desarrolló una herramienta que combina inteligencia artificial con mediciones de bioimpedancia. Este método busca ofrecer una alternativa más accesible frente a técnicas tradicionales como la resonancia magnética.
Este avance podría facilitar diagnósticos más amplios en poblaciones donde el acceso a tecnología médica es limitado.
El estudio también pone énfasis en la importancia de la genética poblacional. En el caso de México, los investigadores analizan cómo la mezcla de ancestría —principalmente indígena y europea— influye en la forma en que el cuerpo almacena grasa. Entre los puntos clave destacan:
- Diferencias en la distribución de grasa corporal según el origen genético
- Posibles explicaciones para la alta prevalencia de diabetes en México
- Desarrollo de estrategias de medicina personalizada adaptadas a cada población
Este enfoque busca entender la salud no como un fenómeno general, sino como un proceso influido por la historia genética de cada individuo.
Hacia una medicina basada en datos abiertos
Más allá de los resultados, el proyecto plantea un objetivo de acceso abierto. Los investigadores buscan que los datos generados puedan ser utilizados por otros científicos, lo que permitiría ampliar el alcance del estudio y generar nuevas líneas de investigación.
El uso de inteligencia artificial, combinado con bases de datos genéticos amplias, apunta hacia un modelo de salud donde la prevención y el tratamiento se adapten a las características específicas de cada persona.
