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Riesgo de tendinopatía en deportistas de élite, ¿está en nuestros genes?
28 Nov 2019   -   

Las lesiones en el deporte profesional tienen un importante impacto en el rendimiento. Además, a ello hay que sumar el elevado coste económico para los equipos que supone perder a un jugador. Por ejemplo, un estudio ha estimado que en la primera mitad de la temporada 2018-2019, la Premier League gastó alrededor de £130 millones en salarios de futbolistas lesionados (JLT Specialty Limited, 2019). Por ello, se están creando nuevas líneas de investigación con el fin de determinar factores de riesgo e intentar reducir así la incidencia de lesiones.

Un reciente trabajo de investigación (Rodas et al., 2019) en el que han participado entre otros Gil Rodas y Ricard Pruna, miembros de los servicios médicos del Barça, e investigadores de renombre como Alejandro Lucía, y con el soporte tecnológico y científico de Progenika (GRIFOLS) ha analizado la asociación entre el riesgo de tendinopatía y variaciones en la secuencia genética (polimorfismos) en jugadores de deportes de equipo. Para ello, extrajeron muestras de sangre a 363 jugadores profesionales de las distintas secciones del club (fútbol, baloncesto, balonmano, hockey patines y fútbol sala) en la pretemporada 2018-2019 y analizaron la incidencia de tendinopatías en los diez años anteriores.

Para llevarlo a cabo y bajo el argumento de que “una predicción de rasgos complejos requiere el uso de una gran cantidad de variantes de ADN”, utilizaron los últimos avances en metodología estadística y de machine learning para identificar patrones complejos en entornos de alta dimensión. De esta manera, y ya que para entrenar estos métodos altamente parametrizados se requieren conjuntos de datos muy grandes, examinaron la asociación entre 495.837 polimorfismos y el riesgo de tendinopatía en un GWAS (estudio de asociación de genoma completo), es decir, analizando el genoma y buscando marcadores genéticos que pudieran relacionarse con la lesión. Además, aumentaron el conjunto de polimorfismos a 1.419.69 imputando variantes sintéticas, usando machine learning para construir un modelo predictivo. Si bien el análisis realizado encuentra la asociación con algunos de los marcadores genéticos ya descritos anteriormente, en el actual estudio se identificaron en concreto dos nuevos marcadores genéticos que se asociaron con un incremento en el riesgo de tendinopatía (GJA1 rs11154027, y VAT1L rs4362400), mientras un tercero, el CNTP2 rs1026302, se asoció a un efecto protector.

“Ahora necesitamos replicar nuestros resultados en otros clubes y aumentar la N a más de 1.000 o 10.000 futbolistas o atletas de deportes de equipo. La posibilidad de utilizar las últimas herramientas de procesamiento de datos y poder tener acceso a un mayor número de parámetros biomédicos (que comprenden cientos de miles de genotipos vinculados a fenotipos) permitirán mejoras sin precedentes en el ámbito de la medicina preventiva y personalizada”, afirma Gil Rodas.

Por otro lado, “las futuras líneas de investigación deberían considerar el papel de la epigenética en los fenotipos de los deportistas, ya que factores como la alimentación, el estrés o la carga de entrenamiento pueden modular su respuesta génica” comenta Ricard Pruna.

Este estudio puede servir como punto de partida en el tratamiento de datos biomédicos con el objetivo de establecer factores de riesgo de lesiones, si bien queda claro que es necesaria la colaboración entre instituciones con el fin de ampliar la muestra de participantes y poder crear así modelos más robustos que puedan transferirse a la práctica clínica. Asimismo, se debe hacer hincapié en salvaguardar las leyes de protección de datos, ya que como afirma Gil Rodas, “el uso correcto y riguroso de los mismos ha sido un reto casi tan difícil como el propio análisis genético y epidemiológico”.

El equipo Barça Innovation Hub

REFERENCIAS

JLT Specialty Limited. (2019). Football injury analysis. (https://www.jlt.com/en-ca/industry/sports-media-and-entertainment-insurance/insights/premier-league-injury-analysis-2019)

Rodas, G., Osada, L., Arteta, D., Pruna, R., Fernández, D., & Lucía, A. (2019). Genomic Prediction of Tendinopathy Risk in Elite Team Sports. International Journal of Sports Physiology and Performance.

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