Obesidad, Epigenética e Inteligencia Artificial

Una visión clásica del sistema nervioso, previa al descubrimiento de la epigenética, lo describe con un esquema o programación inicial fija, dictada por los genes (esquema que posteriormente será la base para los procesos de aprendizaje). Sin embargo, ahora sabemos que la interacción de los genes con el entorno hace que el propio sistema nervioso altere su diseño durante la gestación. Estos cambios de diseño se hacen en función del ecosistema en el que el feto se está desarrollando.

Si hacemos la analogía con el sistema de control de un robot, sería algo así como que, aunque un modelo de robot salga de fábrica con un programa estándar de gestión de la batería (“su genética”), al llegar a su destino y comprobar que no hay fácil acceso a la recarga (“interacción temprana con el entorno”), un meta-programa (“epigenética”) se encargaría de modificar la regulación del comportamiento de recarga y de ahorro de energía (“instintos básicos adaptados al entorno”).

La desnutrición en etapas tempranas del desarrollo, seguida de una nutrición mejorada, provoca en muchas especies de animales y plantas una fase de crecimiento acelerado. Esta etapa de crecimiento rápido puede verse como un mecanismo compensatorio de la carencia nutricional experimentada en el pasado. Aunque este mecanismo puede resultar ventajoso desde el punto de vista de la adaptación a corto plazo, también implica un coste importante para el organismo, pues se ha comprobado que reduce la longevidad de los animales que lo experimentan.

Según la hipótesis de la Respuesta Adaptativa Predictiva (RAP) (Gluckman y Hanson, 2004), el organismo adapta su fisiología para adaptarse al entorno presente en el periodo crítico perinatal, asumiendo (prediciendo) que ese es el contexto ecológico en el que tendrá que vivir. El problema es que esa predicción de las características del entorno se torna habitualmente errónea en el mundo desarrollado, donde los individuos están expuestos a alimentos con alto aporte calórico y el gasto energético derivado del ejercicio físico es mínimo.

En general, sabemos que la conducta de ingesta y el metabolismo del niño se ven afectados por la interacción con el entorno que se da en etapas tempranas del desarrollo. Por este motivo es tan importante el cuidado fetal y materno, ya que durante la gestación se producen cambios en el sistema nervioso que pueden tener consecuencias en etapas posteriores del desarrollo, incluida la adultez (Arrabales, 2017).

Por lo tanto, pensar que la obesidad y el sobrepeso son el resultado de la falta de voluntad o de un estilo de vida sedentario es simplemente un reduccionismo acientífico. Los sistemas de regulación del peso y de la conducta de ingesta dependen de múltiples factores, incluyendo la capacidad del propio sistema nervioso para alterar su programación durante el desarrollo.

El sobrepeso, la obesidad y otros trastornos metabólicos de frecuente ocurrencia en la población suelen asociarse al estilo de vida occidental. Aunque es cierto que la falta de ejercicio físico, el sedentarismo y la dieta alta en grasas y calorías son factores que contribuyen a la obesidad en los adultos, la literatura especializada en endocrinología y los estudios asociados demuestran que considerar éstos como los únicos factores causales es incorrecto (Ross y Desai, 2014).

No hay duda de que el estilo de vida tiene un impacto importante en el desarrollo de estas enfermedades, pero un abordaje efectivo del problema requiere necesariamente comprender qué otros factores clave contribuyen a la regulación del apetito y del metabolismo.

Siguiendo con el foco en el contexto perinatal, sabemos que la desnutrición o la sobrenutrición en este periodo del desarrollo puede desatar cambios importantes con consecuencias para la salud que se manifiestan en etapas posteriores de la vida (cardiopatías, resistencia a la insulina, hipertensión, etc.). El conocimiento detallado de los mecanismos que se inician en el periodo perinatal y la comprensión de la interacción entre el ambiente nutricional y el genotipo pueden ofrecer perspectivas nuevas para el tratamiento de los trastornos relacionados con la obesidad (Vickers y Sloboda, 2012). Además, desde el punto de vista de la bio-inspiración, entender cómo el sistema nervioso se programa a sí mismo para adaptarse al medio (programación del desarrollo), podría proporcionar nuevos mecanismos para construir sistemas adaptativos artificiales.

El peso corporal y la regulación de la ingesta están controlados en buena medida por el hipotálamo. Investigaciones recientes han demostrado que existe un proceso de impronta metabólica, mediante el cual el desarrollo postnatal del hipotálamo se ve afectado por el ambiente nutricional al que está expuesto el individuo (Bouret y Simerly, 2006). Los niveles de diversas hormonas representan las condiciones existentes en el entorno del feto o recién nacido, y a su vez también influyen directamente en el sistema nervioso central, regulando su actividad y también su desarrollo.

Se ha identificado al núcleo arqueado (ARC) del hipotálamo como uno de los centros clave en la programación metabólica del desarrollo, cuyas proyecciones a otros núcleos hipotalámicos, inducidas durante el desarrollo, como el núcleo paraventricular (NPV), determinan la futura regulación normal del peso corporal y la homeostasis de la glucosa (Taylor y Poston, 2007).

En el caso específico de la conducta de ingesta, se cuenta con evidencia que apunta a que determinados patrones nutricionales perinatales (fetales y maternos) inducen cambios en el fenotipo metabólico postnatal relacionados con las señales de apetito y saciedad (Ross y Desai, 2014). En otras palabras, una “mala programación” de las señales de apetito y saciedad será por tanto la responsable del aumento de riesgo de obesidad y los trastornos asociados. 

La evidencia epidemiológica indica que los hijos de madres expuestas a hambrunas durante los dos primeros trimestres de gestación tienen una incidencia más elevada de obesidad que la población de referencia (Ravelli, van Der Meulen, Osmond, Barker, & Bleker, 1999). El mecanismo subyacente en estos contextos sería la hiperfagia y la adipogénesis programada durante la malnutrición perinatal, en conjunción con la exposición posterior a un exceso calórico y el consiguiente crecimiento compensatorio (por supuesto, esto no significa en absoluto que todas las personas con sobrepeso u obesidad hayan sufrido malnutrición perinatal).

Otra fuente de evidencia de la hiperfagia programada proviene de los modelos animales, predominantemente roedores, sobre los que se manipula la nutrición materna y neonatal, reproduciéndose resultados análogos a los observados en la evidencia epidemiológica en humanos.

Los resultados obtenidos en los estudios con modelos animales confirman la tendencia a la obesidad derivada de condiciones de bajo peso al nacer y posterior crecimiento acelerado compensatorio, así como que la homeostasis alterada de la insulina / glucosa se programa in utero (Armitage, Khan, Taylor, Nathanielsz, & Poston, 2004).

Referencias

Armitage, J. A., Khan, I. Y., Taylor, P. D., Nathanielsz, P. W. y Poston, L. (2004). Developmental programming of the metabolic syndrome by maternal nutritional imbalance: How strong is the evidence from experimental models in mammals? The Journal of Physiology, 561(2), 355-377

Arrabales, R. (2017) “Estrategias para la Reversión y la Modulación de la Hiperfagia Programada Perinatalmente”. UNED.

Gluckman, P. D. y Hanson, M. A. (2004). The fetal matrix: Evolution, development and disease Cambridge University Press.

Ravelli, A. C., van Der Meulen, J. H., Osmond, C., Barker, D. J. y Bleker, O. P. (1999). Obesity at the age of 50 y in men and women exposed to famine prenatally. The American Journal of Clinical Nutrition, 70(5), 811-816.

Ross, M. G. y Desai, M. (2014). Developmental programming of appetite/satiety. Annals of Nutrition & Metabolism, 64 Suppl 1, 36-44.

Vickers, M. H. y Sloboda, D. M. (2012). Strategies for reversing the effects of metabolic disorders induced as a consequence of developmental programming. Frontiers in Physiology, 3, 242.