Avances clave en el 85º congreso de la ADA 2025

Modelado del Declive de la Función de las Células Beta en la Etapa 2 Presintomática de la DT1

En una sesión presidida por el Dr. Ismail Sayed, el Dr. Jacopo Bonet presentó un estudio, patrocinado por Sanofi, que utiliza un modelo computacional para simular la progresión de la diabetes tipo 1 desde su fase presintomática (Estadio 2) hasta la progresión a la fase clínica (Estadio 3). El modelo se basa en datos longitudinales de 23 individuos seguidos durante 22 años, incorporando variables como glucemia, medición del péptido C, HbA1c y medidas antropométricas.

Una de las innovaciones del modelo es la inclusión del estudio de la toxicidad inducida por la glucosa, modulada a partir de los niveles HbA1c, lo que mejora la capacidad predictiva del declive funcional de las células beta.

En conclusión, se observó que el declive en la respuesta beta-celular (medido por lo niveles de péptido C) comienza aproximadamente 21 meses antes del inicio del T1D etapa 3 (hiperglucemia). La tasa del declive está influida por la edad, siendo la población adulta la que muestra un deterioro más rápido que la población adolescente.

Descifrando la Diabetes tipo 1 autoinmune. Lecciones a partir de ensayos y análisis de datos 

En una sesión moderada por Eddie A. James y con las ponencias del Dr. Kagan E. Karakus y la Dra. Laura Sanz Villanueva, se presentaron dos estudios que analizan secuencias de receptores de células T(TCR), dirigidos a las células beta pancreáticas, y presentes en sangre periférica, para entender mejor el desarrollo inmunológico de la DT1. 

• En el primer estudio, se analizaron 920 muestras pediátricas (712 con debut reciente de DT1 y 208 controles). Se identificaron más de 268 millones de TCRs, de los cuales se seleccionaron 164 con mayor especificidad para DT1. Estas secuencias fueron identificadas hasta en un 53% de casos de DT1 autoinmune, frente al 5,5% de casos en las que fueron halladas en controles. Sin embargo, también se detectaron en el 50% de los controles, lo que limita su especificidad.
   
• Para mejorar la precisión, el segundo estudio utilizó secuenciación profunda dirigida (27 millones de lecturas por muestra), lo que permitió identificar más clonotipos únicos. Se seleccionaron 83 TCRs que diferenciaban entre etapas iniciales y grupos de riesgo genético. También se observaron respuestas inmunes específicas frente a GAD y PPI, sugiriendo que los TCRs dirigidos a PPI (pre-proinsulin) son más antiguos que los específicos de GAD (glutamic acid decarboxylase).

Se concluyó que la secuenciación profunda de TCRs puede ofrecer nuevas perspectivas sobre los mecanismos inmunológicos en el desarrollo de la DT1, pudiendo convertirse en un biomarcador robusto de autoinmunidad activa en etapas tempranas.

Biomarcadores Emergentes y evolución del Riesgo Cardiovascular en relación con la DT1 autoinmune

En la sesión “Asociación de la edad de iniciación de los síntomas de la DT1 con el desarrollo de eventos cardiovasculares y renales graves” moderada por la Dra. Cecilia C. Low, el Dr. Araz Rawshani presentó los resultados de un análisis retrospectivo de cohortes, realizado con datos preexistentes del Registro Nacional de Diabetes de Suecia. 

El estudio evaluó 34.155 individuos con DT1 autoinmune, estratificados por edad de inicio de los síntomas, descubriendo una correlación entre la mortalidad y el riesgo cardiovascular incrementado con progresiones a la fase clínica de la DT1 a edades más precoces. Además, los resultados sugirieron que un año de retraso en la progresión a la fase clínica de la DT1 podía reducir la mortalidad por cualquier causa en un 1,7% y la mortalidad por eventos cardiovasculares en un 2,7%. Se identificó también que, un retraso de cinco años de la progresión a la fase clínica de la DT1 podría conducir a una disminución del riesgo del 8 y del 12%, respectivamente. 

Abreviaturas:

GAD: glutamic acid decarboxylase

PPI: pre-proinsulin