Análisis deportómico: triada de composición corporal, factor de necrosis tumoral alfa e inmunometabolismo en deportistas
Resumen
La relación entre alteraciones en la composición corporal y desarrollo de comorbilidades ya fue observada por Hipócrates hace más de 2000 años. El objetivo fue investigar el impacto agudo causado por una prueba de carrera en cinta rodante en atletas de alto nivel. Además, identificar alteraciones agudas ocurridas en diferentes lipoproteínas plasmáticas, en concentración plasmática de TNF (Factor de Necrosis Tumoral) y observar posible correlación entre TNF y composición corporal en corredores. Se trata de un estudio transversal, descriptivo y observacional, basado en una estrategia deportómica, con jóvenes deportistas de alto nivel. La muestra estuvo compuesta por 10 individuos del sexo masculino, atletas de alto rendimiento, de la Asociación de Atletismo de Barra do Garças, Brasil. El protocolo de ejercicio en cinta rodante se incrementó progresivamente hasta el agotamiento, utilizando un analizador de gases. La variación en niveles de TNF se correlacionó con la variación de los fosfolípidos (1,0), del colesterol total (1,0), de los lípidos totales (1,0), de la lipoproteína de baja densidad (0,9), lipoproteína que también se correlacionó con el valor TNF (0,9). Ya el TNF pre-ejercicio presentó coeficiente de correlación con el peso de los individuos (-0,9) y variación del TNF con el Índice de Masa Corporal (-0,928). El uso de pruebas de correlación estadística y presentación de resultados con mapas de calor (heat maps) puede ser una herramienta de extracción de datos para evaluar biomarcadores y diferentes variables en estudios de inmunometabolismo. El presente estudio presenta nuevas perspectivas para la relación entre composición corporal e inmunometabolismo.
Referencias
Aggarwal, B.B., Gupta, S.C., e Kim, J.H. (2012). Historical perspectives on tumor necrosis factor and its superfamily: 25 years later, a golden journey. Blood, 119(3), 651-665. https://doi.org/10.1182/blood-2011-04-325225
Akcan, N., Obaid, M., Salem, J., e Bundak, R. (2020). Evidence in obese children: contribution of tri-ponderal mass index or body mass index to dyslipidemia, obesity-inflammation, and insulin sensitivity. Journal of Pediatric Endocrinology & Metabolism, 33(2), 223-231. https://doi.org/10.1515/jpem-2019-0106
Aras, M., Tchang, B.J., e Pape, J. (2021). Obesity and Diabetes. The Nursing clinics of North America, 56(4), 527-541. https://doi.org/10.1016/j.cnur.2021.07.008
Carswell, E.A., Old, L.J., Kassel, R.L., Green, S., Fiore, N., e Williamson, B. (1975). An endotoxin-induced serum factor that causes necrosis of tumors. Proceedings of The National Academy of Sciences of The USA, 72(9), 3666-3670. https://doi.org/10.1073/pnas.72.9.3666
Del Moral, A.M., Calvo, C., e Martinez, A. (2021). Ultra-processed food consumption and obesity-a systematic review. Nutrition Hospitalaria, 38(1), 177-185. https://doi.org/10.20960/nh.03151
Glass, T.A., Goodman, S.N., Hernan, M.A., e Samet, J.M. (2013). Causal inference in public health. Annual Review of Public Health, 34, 61-75. https://doi.org/10.1146/annurev-publhealth-031811-124606
Gonçalves, LCO, Santiago, DDC, Neto, AMM, Ferreira, HSP, Verli, MVA, Muniz-Santos, R., Lopes, JSS, e Andrade, CMB (2020). Sportomics analysis of a high-intensity functional training method, the CrossFit. Europub Journal of Health Research, 1(1), 2-20. https://doi.org/10.54747/ejhrv1n1-001
Gonçalves, L.C.O., Neto, A.M.M., e Andrade, C.M.B. (2022a). Correlation between acid-base balance and the immunometabolism after a Crosscombat™ session in MMA Athletes. MedCrave Online Journal of Public Health, 11(3), 71-73. https://doi.org/10.15406/MOJPH.2022.11.00378
Gonçalves, LCO, Neto, AMM, Bassini, A., Prado, ES, Muniz-Santos, R., Verli, MVA, Jurisica, L., Lopes, JSS, Jurisica, I., Andrade, CMB, e Cameron, LC (2022b) Sportomics suggests that albuminuria is a sensitive biomarker of hydration in cross combat. Scientific Reports, 12(8150), 1-12. https://doi.org/10.1038/s41598-022-12079-7
Grau, G.E., Lambert, P.H., Vassali, P., e Piguet, P.F. (1989). Tumor necrosis factor (TNF) and pathology, its relationships with other cytokines. Schweizerische Medizinishe Wochenschrift, 119(49), 1756-1761. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/2482541/
Green, S., Chiasson, M.A., e Shah, R.G. (1979). Evidence for the presence of an antitumor factor in serum of normal animals. Cancer Letters, 6(4-5), 235-240. https://doi.org/10.1016/s0304-3835(79)80039-7
Hong, M., Jacobucci, R., e Lubke, G. (2020). Deductive data mining. Psychological Methods, 25(6), 691-707. https://doi.org/10.1037/met0000252
Iannone, F., Praino, E., Rotondo, C., Natuzzi, C., Bizzoca, R., Lacarpia, N., Fornaro, M., e Cacciapaglia, F. (2021). Body mass index and adipokines/cytokines dysregulation in systemic sclerosis. Clinical and Experimental Immunology, 206(2), 153-160. https://doi.org/10.1111/cei.13651
Idriss, H.T., e Naismith, J.H. (2000). TNF alpha and the TNF receptor superfamily: structure-function relationship(s). Microscopy Research and Technique, 50(3), 184-195. https://doi.org/10.1002/1097-0029(20000801)50:3%3C184::aid-jemt2%3E3.0.co,2-h
Kalkan, C., Karakaya, F., Toruner, M., Cetinkaya, H., e Soykan, I. (2016). Anti-TNF-α agents and serum lipids in inflammatory bowel diseases. Clinics and Research in Hepatology and Gastroenterology, 40(4), 46-47. https://doi.org/10.1016/j.clinre.2015.12.009
Morishita, R., Franco, M.C., Suano-Souza, F.I., Sole, D., Puccini, R.F., e Strufaldi, M.W.L. (2016). Body mass index, adipokines and insulin resistance in asthmatic children and adolescents. The Journal of Asthma, 53(5), 478-484, 2016. https://doi.org/10.3109/02770903.2015.1113544
Oettgen, HF, Carswell, EA, Kassel, RL, Fiore, N., Williamson, B., Hoffmann, MK, Haranaka, K., e Old, LJ (1980). Endotoxin-induced tumor necrosis factor. Recent Results in Cancer Research, 75, 207-212. https://doi.org/10.1007/978-3-642-81491-4_32
Oliver, T.R. (2006). The politics of public health policy. Annual Review of Public Health, 27, 195-233. https://doi.org/10.1146/annurev.publhealth.25.101802.123126
Romagnani, S. (2000). T-cell subsets (Th1 versus Th2). Annals of Allergy, Asthma & Immunology, 85(1), 9-18, 2000. https://doi.org/10.1016/s1081-1206(10)62426-x
Steinkamp, R.C. (1968). Body composition in relation to disease. American Journal of Public Health and the Nation’s Health, 58(3), 473-476. https://doi.org/10.2105/ajph.58.3.473
Wu, W.T., Li, Y.J., Feng, A.Z., Li, L., Huang, T., Xu, A.D., e Lyu, J. (2021). Data mining in clinical big data: the frequently used databases, steps, and methodological models. Military Medical Research, 8(1), 44. https://doi.org/10.1186/s40779-021-00338-z
Yang, J., Li, Y., Liu, Q., Li, L., Feng, A., Wang, T., Zheng, S., e Xu, A., Lyu, J. (2020). Brief introduction of medical database and data mining technology in big data era. Journal of Evidence-Based Medicine, 13(1), 57-69. https://doi.org/10.1111/jebm.12373
Biografía del autor/a
http://lattes.cnpq.br/5053837691461486
http://lattes.cnpq.br/1289695910245331
http://lattes.cnpq.br/9217471279453216
http://lattes.cnpq.br/7324099711580259
http://lattes.cnpq.br/7324099711580259
http://lattes.cnpq.br/5023174064373373
Derechos de autor 2023 Lecturas: Educación Física y Deportes
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObrasDerivadas 4.0.