Técnica de imagen óptica no invasiva monitorea la salud cardiovascular postprandial

Tradicionalmente, estos niveles se han medido mediante extracciones de sangre invasivas, que no son prácticas para el control rutinario de la salud. Para abordar este problema, los investigadores están investigando métodos no invasivos que podrían mejorar el seguimiento de los efectos posteriores a las comidas y ayudar a identificar los factores que contribuyen a la enfermedad cardiovascular. Una técnica prometedora es un método de imágenes ópticas sin contacto llamado "imágenes de dominio de frecuencia espacial" (SFDI), que mide las propiedades de los tejidos y la dinámica del flujo sanguíneo.

En un nuevo estudio, un equipo de investigación que incluyó científicos de la Universidad de Boston (Boston, MA, EUA) exploró cómo diferentes composiciones de comidas afectan las propiedades del tejido de la piel inmediatamente después del consumo. Se centraron en el tejido periférico de la mano para observar los efectos a corto plazo de comidas tanto bajas en grasas como altas en grasas. El equipo utilizó SFDI para monitorear a 15 sujetos que consumieron ambos tipos de comidas en ocasiones separadas. Tomaron imágenes del dorso de la mano de cada participante cada hora durante cinco horas después de la comida, analizando tres longitudes de onda específicas para evaluar las concentraciones de hemoglobina, agua y lípidos. Los hallazgos revelaron diferencias notables en las respuestas de los tejidos. Después de una comida rica en grasas, la saturación de oxígeno en los tejidos aumentó, mientras que la comida baja en grasas provocó una disminución, lo que indica que la grasa dietética no solo afecta la salud a largo plazo, sino que también desencadena cambios fisiológicos inmediatos. Los cambios máximos ocurrieron tres horas después de la comida, alineándose con picos en los niveles de triglicéridos, según se informó en Biophotonics Discovery (BIOS).

Además de las imágenes, los investigadores controlaron la presión arterial y la frecuencia cardíaca, y realizaron extracciones de sangre para medir los niveles de triglicéridos, colesterol y glucosa. El estudio demostró que los cambios en la absorción óptica en longitudes de onda específicas se correspondían estrechamente con las variaciones en las concentraciones de lípidos. Utilizando estos datos, el equipo desarrolló un modelo de aprendizaje automático para predecir los niveles de triglicéridos a partir de las mediciones SFDI, logrando una precisión de 40 mg/dL. Este avance podría allanar el camino para el monitoreo no invasivo de la salud cardiovascular.

“La investigación sugiere que la dieta SFDI podría servir como una alternativa prometedora, permitiendo un seguimiento más sencillo de cómo las comidas afectan la salud cardiovascular”, dijo el autor principal Darren Roblyer, profesor de ingeniería biomédica en la Universidad de Boston. “En general, estos hallazgos resaltan la intrincada relación entre la dieta, la respuesta corporal y el riesgo cardiovascular, lo que sugiere la necesidad de explorar más métodos de evaluación no invasivos”.