Biomarcadores: La Historia que cuenta tu Biología.

La medicina de precisión, la medicina de datos, la medicina que te re-conecta con el potencial de tu salud y lo eleva al máximo: La medicina que no se conforma con tratar la enfermedad sino que busca guiarte para vivir tu salud óptima.

Hay tres ideas que sostienen esa medicina y con las que conecto tanto como médico como humano:

1. Que los biomarcadores se interpretan desde un lente funcional, pensándolos e integrándolos como redes de sistemas. 

2. Que la medicina puede ser una ciencia personalizada, basada en la evidencia y en la precisión. 

3. Y que la tecnología y la inteligencia artificial son herramientas para empoderarnos y reconectarnos con nuestra salud y nuestro propósito: los biodatos llevados a la acción.

Te cuento.

El potencial de los datos, como el potencial de cualquier información, es tan trascendente como la mente o sistema que los interpreta. 
Así, los biomarcadores (o tus estudios de laboratorio) son tan significativos clínicamente como el sistema que los interpreta.
Para muchos, interpretar biomarcadores es algo tan sencillo como “estar dentro,” o “estar fuera” del rango que sugiere el laboratorio como normal. 
Para otros, un biomarcador, sus niveles de concentración en sangre, o en cualquier tejido, cuentan una historia.

Cada biomarcador es parte de una historia mayor a sí mismo. Cada biomarcador es la voz de tus células, es la voz de un tejido, es la voz de un órgano y es la voz de un sistema (ej. cardiovascular, metabólico, inmunológico, bioenergético, hormonal). Cada sistema co-crea esta historia con el resto de los sistemas y cuentan algo en común: Tu historia, tu salud, tu funcionalidad, tu capacidad de estar en equilibrio y de resilir. 

Cuando escuchamos, y entendemos de donde viene cada biomarcador, a que voz, a que sistema pertenece, entonces podemos interpretar esa historia que nos cuenta. Cuando podemos interpretar esa historia podemos evolucionar la mirada clínica, pasar desde el pensamiento “está dentro de rango y es normal” o “está fuera de rango y hay que intervenir” hacia “este biomarcador nos habla de las necesidades de este sistema” (incluso antes de que grite). Pasar hacia “este biomarcador me alerta (o celebra) mi estilo de vida, mi salud, o mi enfermedad.” Y estos biomarcadores, integrados, sí completan la historia de este sistema, o sistemas.

Si un biomarcador tan sencillo como una glucosa puede dar un diagnóstico de diabetes ¿Qué es capaz de decirnos la integración de decenas de biomarcadores? Es como pasar de ver en una dimensión, a dos o tres dimensiones.

Si entendemos que es lo que dice de la función de cada sistema ¿Podemos pasar de rangos normales a rangos óptimos?[1] ¿Podemos identificar rangos y patrones de advertencia temprana? ¿Podemos calcular riesgos con mayor precisión?

Por ejemplo, algo tan sencillo como ver más allá de la glucosa o colesterol como números aislados: Imagina pasar a ver relaciones entre glucosa e insulina y calcular un índice de HOMA-IR, o la relación entre triglicéridos y HDL y entender mejor el metabolismo del azúcar y las grasas [2]. Incluso, puedo ir un paso más allá, ya no sólo diagnosticar, o no, una diabetes o resistencia a insulina, sino… también ir a preguntarme

¿Cómo se conecta esto con el sueño (el descanso) de esta persona? ¿Cómo se conecta con la cantidad de ejercicio, o la ausencia del mismo, de esta persona? ¿Tiene relación con su estrés? ¿Es compatible con las metas de vida que tiene mi paciente? Y con esta información pasar del diagnostico de diabetes, hoy, a reconocer que ese proceso empezó hace años, que el daño ya comenzó por debajo del umbral que llamamos diagnóstico, y que todavía estamos dentro de la ventana en la que puede revertirse.

O incluso pasar de ver sólo una proteína C Reactiva como marcador de inflamación, a empezar a observar la relación de neutrófilos/linfocitos, o de albúmina/globulina [3], o de cortisol/DHEA-S. ¿Qué nos dicen todas estas relaciones? Señales tempranas de inflamación, de estrés oxidativo, de resistencias hormonales, de estrés mitocondrial, de un vaso que puede no haberse desbordado aún, pero que en los ojos de un buen intérprete, puede predecir si se desbordará. Si se desbordará tarde o temprano, pronto o en años. Al ver la relación con el estilo de vida y con el resto de los biomarcadores, puede incluso personalizar un plan de acción, invitarte a participar para así definir la verdadera prevención. 

La verdadera prevención no acaba con sospechar un riesgo, o calcular un pronóstico, ni siquiera con una detección temprana. Sí, ese es el primer paso, pero la verdadera prevención invita a un paciente a re-escribir su historia para restaurar su salud. La verdadera prevención invita a re-historiar: a volver a contar la propia historia biológica desde el lugar de quien la escribe y no de quien la padece. Re-historiar no es negar el diagnóstico ni maquillar el riesgo. Es soltar el papel de víctima. Es recuperar la autoría sobre lo que sigue.

Ese es el poder de un buen intérprete de datos: predecir, personalizar, invitar a participar y, con esas herramientas, generar prevención verdadera basada en evidencia. Acercar a nuestras vidas la medicina que queremos y necesitamos, la medicina 4P (Predictiva, Personalizada, Participativa, Preventiva)[4], que es la medicina que todos buscamos.

Cuando eso ocurre, los datos se transforman en una historia y esa historia pasa a formar parte del futuro de la medicina. Un futuro que ya está aquí: Medicina de precisión, Medicina guiada por datos (Data-Driven Medicine), medicina que piensa en biología de sistemas, Medicina que no ve cada biomarcador como un número aislado, sino todos los biomarcadores como personajes en la gran historia que cuenta tu biología. Una bella y compleja historia que te ayuda a entender mejor tu cuerpo y que te guía para re-conectar con tu bienestar.

Y aun así, los datos y la interpretación no bastan. ¿Qué son los datos y las historias sin una lectura personalizada? ¿Qué son los biomarcadores y los scores de salud sin un plan de acción? ¿Qué es de la tecnología y la inteligencia artificial sin el poder humano? ¿Qué sería de la medicina sin norte y sin propósito?

Aquí es donde entran la Medicina Funcional basada en evidencia y la Medicina del Estilo de Vida. Estos modelos de pensamiento integran un paso más en el viaje de héroe de la salud, son lo que convierte la información en transformación, en un plan de vida, en una receta que empodera autoría. Son los que nos devuelven la tinta para re-escribir cómo queremos vivir el futuro de nuestra salud.

Los biomarcadores cuentan mucho más que un rango normal o anormal. Son parte de tu historia y parte de tu presente, y está en tus manos seguir escribiéndola. Re-historiar no empieza en un consultorio: empieza el día que dejas de leer tus estudios como una sentencia y los empiezas a leer como un borrador.

Si resuenas con esta historia

El siguiente paso puede ser una sola pregunta: la última vez que te entregaron unos estudios, ¿Alguien se sentó a explicarte qué contaban juntos, o solo te dijeron que todo estaba bien? Si la respuesta es la segunda, no es que tus estudios no tuvieran nada que decir. Es que aún no se leen como una historia.

Y si en algún momento quieres hacerlo acompañado, aquí estoy.

- Dr. Luigi Vilchis

1. ¿Podemos pasar de rangos normales a rangos óptimos?" Si quieres profundizar. Los rangos de referencia de laboratorio derivan de promedios de población que tienen, o no, un diagnóstico dentro de los rangos determinados.
   Lo que no hacen los rangos normales: No se basan en personas verdaderamente saludables, no describen función óptima del sistema, no siempre se actualizan con la literatura (ej. ferritina)*, no aplican para ti si no perteneces al promedio, no siempre son preventivos.
   Los rangos “óptimos” o “funcionales”: intentan corregir esas limitaciones (aunque no cuentan con el mismo grado de validación frente a desenlaces clínicos duros, y varían entre escuelas)
   Cómo yo los uso: Los uso como hipótesis, como orientación clínica, personalizo la interpretación en base a la persona que está enfrente de mi. Siempre sujetas a revisión, no como un estándar diagnóstico alterno. ¿De dónde los saco? Informadas por actualización en la literatura médica, cohortes poblacionales, observaciones de riesgos y comprensión de la fisiología.
   Un ejemplo de rangos normales vs. óptimo, la ferritina: Muchos laboratorios siguen reportando como normales valores cercanos a 10-15 ng/mL, herencia del umbral de la OMS de <15, orientado a anemia. La hematología ya se actualizó: los criterios contemporáneos para deficiencia de hierro sin anemia usan <30 ng/mL, y existen propuestas fundamentadas de <50 (Pasricha SR et al. Lancet. 2021; Martens P, DeLoughery TG. Hematology Am Soc Hematol Educ Program. 2023). La AGA recomienda ≤45. Y en insuficiencia cardíaca las guías europeas definen deficiencia de hierro con ferritina <100 ng/mL, o entre 100 y 299 con saturación de transferrina <20%, porque en ese contexto el déficit compromete la función mitocondrial del cardiomiocito antes de que aparezca anemia, y la reposición intravenosa mejora síntomas, capacidad funcional y reduce hospitalizaciones (guías ESC 2021 y actualización 2023).

2. Un sistema puede sostener la normalidad durante años a costa de un esfuerzo creciente. La glucosa se ve bien porque la insulina está trabajando de más para que se vea bien, es decir que el sistema compensa para adaptarse. Cuando por fin la glucosa se mueve, no es el inicio del problema: es el momento en que el sistema (ej. el páncras) dejó de poder compensarlo.

3. Neutrófilos/linfocitos y albúmina/globulina. Ninguna de estas relaciones diagnostica nada por sí sola. La razón neutrófilos/linfocitos, por ejemplo, se eleva en infección aguda, en estrés fisiológico, con corticoides y en múltiples condiciones inflamatorias, de modo que un valor aislado dice poco, pero en conjunto hablan mucho. Su utilidad aparece en tres condiciones: cuando se lee junto a otros marcadores del mismo sistema, cuando se repite en el tiempo y se observa la tendencia, y cuando se interpreta contra la clínica y el estilo de vida de esa persona. Un número, un momento y ningún contexto es exactamente el tipo de lectura que este ensayo propone abandonar.

4. Medicina 4P: El marco de las 4P (Predictiva, Preventiva, Personalizada y Participativa) fue formulado por Leroy Hood y desarrollado desde el Institute for Systems Biology. Nace de la biología de sistemas y precede al uso que hoy le damos en medicina funcional.

Nota:

Este texto se inspiró de una colaboración con Optimal.lat, una plataforma y ecosistema que interpreta biomarcadores desde un modelo de sistemas, motorizado por IA y los traduce a planes de acción basados en evidencia, y medicina del estilo de vida. Es un ejemplo concreto de la forma de pensar que describo aquí, y una de las razones por las que decidí involucrarme con el proyecto.
El Dr. Vilchis es chief medical advisor y accionista de Optimal.