The ‘Genomic volunteers’ - Rightangled

Los 'Voluntarios Genómicos'

El código genético es nuestro modelo de vida y es un gran componente de nuestra salud. Nuestro estilo de vida juega un papel muy importante en los resultados de nuestra salud y ciertos genes pueden activarse y desactivarse debido a nuestro estilo de vida. Todos somos diferentes como personas y nuestros datos genéticos realmente nos dan una visión miope de qué estilo de vida se adapta mejor a nosotros como individuos.

Se habla mucho sobre diferentes dietas: cetogénica, carnívora, baja en carbohidratos, vegana y diferentes regímenes de ejercicio: HIIT, LISS y varias otras. También hay grandes anécdotas sobre los grandes resultados de estos diferentes programas por parte de diferentes personas. Esto se debe en gran parte a las diferencias inherentes en nuestra fisiología que nos llevan a responder de manera diferente a diferentes dietas y regímenes de entrenamiento. De poco sirve tener el mismo plan general estándar para cada individuo, ya que se sabe que existen estas variaciones.


‍La llegada de las pruebas genéticas es una gran oportunidad para nosotros y nos permitirá evitar el "ensayo y error", debido a la creciente comprensión de los sistemas de nuestro cuerpo. Equipará a los profesionales para ayudar a las personas a tomar las mejores decisiones para su biología y ayudar a optimizar la salud. Esto ayudará a mover la atención médica hacia un modelo preventivo y más empoderador para el ciudadano. Este cambio de paradigma hacia la prevención significará que tendrá más control sobre su salud.

El reciente anuncio de Matt Hancock, secretario de Salud, de la promoción de las pruebas genéticas a través de 'voluntarios genómicos' será un paso colosal para la salud. Eric Topol, cardiólogo, genetista e investigador de medicina digital, imagina cómo se verá el futuro de la atención médica con un enfoque de la salud centrado en los datos que abarque nuestro código genético, exposoma, transcriptoma, proteoma, microbioma y biomarcadores sanguíneos disponibles. Este es un gran paso adelante para la investigación en medicina de precisión y nos acercará a la medicina personalizada prometida en el futuro. A medida que generamos más datos, tenemos conjuntos de datos más grandes a los que podemos aplicar técnicas de aprendizaje automático para obtener más información y descubrir tendencias que de otro modo serían imposibles de descubrir. Podemos establecer más vínculos entre ciertos genes y ciertos resultados de salud. Entonces podemos usar conocimientos de comportamiento y 'empujar' a las personas hacia lo que les ayuda. Necesitamos toda la información para tomar las mejores decisiones para la salud en lugar de 'adivinar; que funciona. La persona empoderada está mucho más motivada para mejorar sus resultados de salud y actuar para disminuir sus riesgos genéticos.


Siendo un médico certificado en medicina del estilo de vida y empresario clínico del NHS, tengo la firme opinión de que esta es una gran idea para el NHS y ayudará a acelerar nuestra comprensión de la salud y ayudará a descubrir terapias para ayudar a combatir enfermedades. Pero más específicamente, permitirá a las personas tomar mejores decisiones con respecto a su salud, ya que tendrán información sobre las probabilidades de ciertos rasgos.


Los médicos también podrán brindar consejos más personalizados a sus pacientes, lo que ayudará a muchas personas a vivir una vida más saludable, lo cual es esencial con la tecnología disponible y la secuenciación cada vez más barata.

En general, esto ayudará a mejorar la salud de la población a largo plazo, ya que tendremos un modelo de atención médica más individualizado que, posteriormente, permitirá mejores resultados de salud.

Sobre el Autor:

El Dr. Sohaib Imtiaz es un médico certificado en medicina del estilo de vida y empresario clínico del NHS. Con una Maestría en Salud Pública, la Dra. Imtiaz se esfuerza por ser una pensadora de diseño, directora de datos, directora de innovación y empresaria médica interesada en el rendimiento humano y la tecnología.



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